Alimentos, prácticas alimentarias y experiencia de la inmigración
Bibliographic record
Abstract
La comida es más que una fuente básica de nutrientes; es también un componente clave de nuestra cultura, central en nuestro sentido de identidad. Las identidades, sin embargo, no son construcciones sociales fijas, sino que se construyen y reconstruyen dentro de ciertas formaciones sociales reflejando los constreñimientos estructurales reales e imaginados y las experiencias de vida de los sujetos. Este artículo examina las relaciones dinámicas entre la comida, la identidad social y la experiencia de los/as1 inmigrantes. Como un período espacial y culturalmente transicional, el proceso inmigratorio introduce posibilidades de cambio así como de resistencia a los nuevos hábitos, nuevos comportamientos y nuevas experiencias culturales. Estos cambios, a la vez, afectan nuestra salud física y mental, nuestras auto-percepciones, y nuestras relaciones con los otros. Este artículo ofrece algunas apreciaciones analíticas sobre esta transición cultural, y su impacto sobre los constreñimientos sociales de la seguridad alimentaria entre un grupo de inmigrantes en Toronto, de modo tal de poder evaluar la compleja dinámica de la reconstrucción identitaria. Se plantea que tanto la política de igualdad como la política de reconocimiento son relevantes en la seguridad alimentaria de los/as inmigrantes.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".