MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W3173336756 · doi:10.82308/10781

Consuming quantification and recipes for resistance digesting Canada's food guide

2018· article· en· W3173336756 on OpenAlexaboutno aff
Elyse Amend

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typearticle
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicOrganic Food and Agriculture
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFood scienceBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les conseils nutritionnels des campagnes de santé publique qui se retrouvent dans les médias traditionnels, dans des contextes éducationnels, dans les articles de nouvelles, et dans une panoplie d’autres sources, font circuler un discours quantitatif relatant à l’alimentation et la nourriture provenant de la science nutritionnelle du début du 20ième siècle. Cette approche descendante, qui ‘traduit’ ce qu’est la nutrition et offre un outil de mesure de l’alimentation et ses effets sur le corps, est critiquée comme étant abstraite et difficile à mettre en pratique. Ce qui a pour effet de créer un environnement nutritionnel déconcertant où le consommateur désemparé est considéré comme manquant de connaissance et requérant des interventions ‘d’experts’ pour apprendre à bien s’alimenter afin d’atteindre une santé idéale. Ce projet de dissertation met en lumière comment la connaissance, les experts et le pouvoir opèrent à travers les recommandations et stratégies nutritionnelles canadienne. Elle enquête cela en interrogeant l’histoire institutionnelle du guide alimentaire canadien mandaté par l’état, avec un focus particulier sur les processus et les décisions entourant sa plus récente version, publié en 2007. Une attention particulière est portée sur comment le guide et ses conseils diététiques sont utilisés pédagogiquement en tant que source représentant l’expertise dans les classes d’écoles primaires et secondaires. Cette recherche applique un cadre biopolitique afin de questionner la manière dont le discours de vérité nutritionnel et ses technologies de surveillance fonctionnent afin de produire des sujets canadiens en santé. De plus, elle utilise la théorie du discours de Laclau et Mouffe afin d’explorer comment les discours dominants, ou souvent appelés ‘nutrition hégémonique’ (Hayes-Conroy, 2013) par plusieurs érudites féministes en nutrition, disséminent les idées ayant du ‘bon sens’ concernant l’alimentation et qui contribue à marginaliser et exclure les problèmes complexes d’ordre économique, politique, éthique et socioculturel liés à la nourriture. Un des buts principaux de ce projet est de fournir des idées relativement à comment la communication et l’éducation nutritionnelles peuvent outrepasser les normes scientifiques et quantifiables en exprimant les complexités de l’alimentation et nos relations vis-à-vis celle-ci afin d’améliorer les stratégies et les approches déjà existantes.

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)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.996
Threshold uncertainty score0.326

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0370.006

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 head0.022
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.187 · 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.

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
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueeScholarship@McGill (McGill)→Same topicOrganic Food and Agriculture→French-language works237,207→