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Record W2623295039 · doi:10.25365/thesis.32863

Gesund, fit und schlank

2014· article· de· W2623295039 on OpenAlexaboutno aff
Philip Vrana

Bibliographic record

VenueUniversity of Vienna · 2014
Typearticle
Languagede
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCulinary Culture and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die Arbeit thematisiert die diskursive Konstruktion von Gesundheit und Körperbewusstsein im kulinarischen Journalismus am Beispiel des seit den 1980er Jahren in Österreich erscheinenden Gusto-Journals. Im Rahmen einer historisch-kulturwissenschaftlichen und diskursanalytischen Herangehensweise werden ratgebende und informierende Artikel auf Regelmäßigkeiten und Auffälligkeiten hin untersucht. Dadurch ergeben sich Hinweise auf Veränderungen der in den Alltag integrierten Vorstellungen des gesunden und gewinnbringenden Lebensstils. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass im kulinarischen Journalismus in den frühen 1980er Jahren vor allem schlankheitsideologische Hintergründe dominierten und ganzheitliche Vorstellungen von Ernährung, Gesundheit und Körperbewusstsein noch nicht vorhanden waren. Gegen Ende der 1980er Jahre äußerten sich - einhergehend mit internationalen Bestrebungen der Ottawa-Charta der WHO und allmählich auch nationalpolitischen Forderungen zur nachhaltigen Ernährung - Tendenzen einer von außen geleiteten Gesundheitsförderung im kulinarischen Journalismus. Seit den 1990er Jahren setzte sich schließlich ein auf individueller Selbstführung basierender postmoderner Lebensstil mit den Maximen Gesundheit, Schlankheit und Vitalität durch. Holistische Vorstellungen vom Wohlbefinden wurden mit hohem diskursivem Wirkungspotential den Leserinnen und Lesern präsentiert und die Herstellung des gesunden, fitten und schlanken Körpers marktvermittelt suggeriert.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.522
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.019
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.180 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations0
Published2014
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