Good Food, Good People: Understanding the Cultural Répertoire of Ethical Food
Bibliographic record
Abstract
Les universitaires conçoivent la consommation éthique comme un moyen privilégié par lequel les individus peuvent aborder les problèmes sociaux et écologiques. Bien qu’optimiste, cette conception mène à interroger la consommation éthique comme pratique sociale essentiellement réservée aux élites, tout particulièrement dans la mesure où les marchés de niche occupés par les produits alimentaires éthiques (biologiques ou équitables, par exemple) sont censés attirer en priorité les consommateurs aisés au niveau d’instruction élevé. Les universitaires ne saisissent pas pleinement le degré effectif de conscience des populations privilégiées par rapport aux questions d’éthique alimentaire lorsqu’elles effectuent leurs achats quotidiens, ni sur quels modes les groupes aux ressources limitées conçoivent la consommation éthique. Pour combler ces lacunes, l’objectif premier de cet article est donc de mieux comprendre la manière dont les consommateurs issus de différents milieux sociaux appréhendent l’alimentation éthique, et de quelle façon ils traduisent ces représentations en pratiques alimentaires quotidiennes. Cette étude est fondée sur quarante entretiens approfondis menés auprès de vingt familles dans deux quartiers de Toronto. Notre second objectif est de déterminer, parmi ces participants, ceux qui bénéficient d’un accès privilégié à l’alimentation éthique, et ceux qui en sont relativement marginalisés. Appuyant notre propos sur des concepts empruntés à la sociologie culturelle, nous examinerons comment l’alimentation éthique construit un répertoire culturel déterminé par des facteurs tels que le milieu social et ethnoculturel, et de quelle façon les habitudes alimentaires tracent des frontières symboliques. Nous nous rendrons compte que les conditions matérielles privilégiées semblent en effet faciliter l’accès aux répertoires dominants de l’alimentation éthique, au sein desquels les considérations environnementales occupent une place prépondérante. Même si les communautés à faibles revenus et les communautés racialisées ont généralement moins recours à de tels répertoires alimentaires, leurs habitudes alimentaires sont loin d’être dénuées de morale : en témoignent certaines adaptations créatives des répertoires dominants de l’alimentation éthique visant à les adapter à de faibles revenus, ainsi que l’usage de cadres culturels différents leur permettant d’aborder les enjeux moraux liés à l’alimentation.
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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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".