Les représentations sociales de l’alimentation : convergences et divergences entre enfants, parents et enseignants
Bibliographic record
Abstract
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".