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Record W2991711393 · doi:10.71781/8203

«La bonne cuisine» : discours alimentaires et goûts populaires au Québec des années 1920 à 1949

2019· dissertation· fr· W2991711393 on OpenAlexaboutno aff
Marisha Pauzé

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
FundersUniversity of Oxford
KeywordsArtHumanitiesPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Partant du constat qu’il existe parfois une dichotomie entre les prescriptions alimentaires et les pratiques, ce mémoire tente d’illustrer le rôle que jouent les goûts populaires dans les choix alimentaires. L’étude s’inscrit dans le cadre spatiotemporel du Québec des années 1920 à 1949. Cette période, forte en changement découlant de l’industrialisation et de l’urbanisation de la société québécoise, est susceptible de produire plusieurs nouvelles habitudes alimentaires chez la population. L’objectif de ce mémoire est donc de cerner la façon dont les goûts populaires se construisent alors, au croisement entre différents facteurs gustatifs, économiques, diététiques ou matériels. Pour ce faire, nous avons dépouillé la littérature culinaire produite dans quatre magazines à grand tirage de l’époque : La Revue moderne, La Revue populaire, La Terre de chez nous et la revue des Cercles de Fermières. Dans un premier temps, nous procédons à une décomposition du contenu des recettes culinaires pour faire émerger certaines préférences alimentaires, mais aussi pour dégager les multiples composantes sensorielles liées à la perception gustative. Par la suite, nous effectuons un examen des discours retrouvés dans les chroniques culinaires pour mieux situer les préférences et les goûts dans le contexte culturel qui les génère. Ultimement, nous souhaitons mettre au jour un aspect primordial de l’acte alimentaire, mais souvent écarté de l’étude historique, à savoir le goût

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.231

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.033
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.300 · 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
Published2019
Admission routes1
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