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Record W2124105833 · doi:10.7202/010645ar

Les représentations sociales de l’alimentation : convergences et divergences entre enfants, parents et enseignants

2005· article· fr· W2124105833 on OpenAlexaffvenueabout
Marguerite Lavallée, Catherine Garnier, Martine Quesnel, Annie Marchildon, Lucie Bouchard

Bibliographic record

VenueRevue de l’Université de Moncton · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicFood Security and Health in Diverse Populations
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’alimentation est une activité à multiples facettes dont il faut tenir compte afin de comprendre le développement et le maintien des habitudes alimentaires. Face au constat récent d’une augmentation significative des dysfonctionnements alimentaires chez des enfants de plus en plus jeunes (embonpoint, obésité, etc.), une étude sur les représentations sociales de l’alimentation a été menée dans trois quartiers socio-économiques contrastés de la région de Montréal. Cet article fait état des résultats obtenus dans une des tâches présentées, les associations libres effectuées à partir de deux mots inducteurs, « manger » et « santé », chez trois groupes en interaction : des enfants de la maternelle et du primaire, leurs parents et leurs enseignants. Outre la contribution théorique et méthodologique qu’apportent ces résultats, les convergences et divergences observées offrent des pistes d’interprétation intéressantes sur le rôle des facteurs socio-économiques, socio-culturels et développementaux dans la façon de se représenter l’acte de manger et la santé et cela, dès le plus jeune âge des enfants. Des suggestions sont apportées pour tenter d’approfondir l’étude de cet acte humain bien complexe dans une perspective intégrative et dynamique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.160
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.176
GPT teacher head0.434
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2005
Admission routes3
Has abstractyes

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