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Record W2803545015 · doi:10.71781/7569

«C’est des déchets, tu peux juste te nourrir avec ça!» : ethnographie du Dumpster Diving à Montréal

2017· dissertation· fr· W2803545015 on OpenAlexaboutno aff
Gabrielle Tanguay

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche étudie la pratique du dumpster diving dans le contexte étudiant montréalais. Le dumpster diving (DD) consiste à se nourrir en récupérant des aliments encore bons à la consommation dans les poubelles des commerces. Cette étude ethnographique de nature qualitative permet d’explorer en quoi cette pratique, habituellement associée à des situations d’indigence et de survivance, est présentée comme relevant d’un choix pour des étudiants universitaires. Les études sur le sujet du DD ayant davantage abordé les discours idéologiques, les motivations politiques et la marginalité assumée des individus, ce mémoire propose une approche nouvelle en s’intéressant non pas à un groupe marginal, mais bien à un groupe intégré dans le système et valorisé par celui-ci, à savoir les étudiants. Ayant constaté la difficulté de traiter le DD par le biais des discours et de l’idéologie véhiculée par les participants, je me suis attelée à détailler la pratique et ai envisagé la dimension performative du DD : en quoi les gestes et pratiques associées au DD changent les individus. J’examine en quoi la décommodification (decommoditization) des aliments permet de considérer les autres spectres de valeurs associés à la nourriture récupérée. Cette question sera déclinée dans trois domaines spécifiques à savoir la perception du milieu urbain, les pratiques de partage et de consommation alimentaire, et finalement la perception de ce qui consommable ou non. En considérant les pratiques de récupération dans un rapport quotidien de consommation alimentaire, nous montrons ainsi que les individus qui pratiquent le DD renouvellent de façon significative leurs positions face à leur environnement urbain et social, ainsi qu’à un niveau plus intime face à eux-mêmes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.045
Threshold uncertainty score0.318

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0190.016
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0020.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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.

Opus teacher head0.087
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.241 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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
Published2017
Admission routes1
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