Hacia la emancipación de las mujeres para la seguridad alimentaria: ¿puede la investigación-acción participativa forjar el camino?
Bibliographic record
Abstract
En este articulo nos basamos en una revisión documental de datos cualitativos −de la investigación participativa sobre el coste de los alimentos de 2001-2017 realizada por FoodARC y su socios en Nueva Escocia (NE), Canadá− sobre las experiencias de mujeres con la inseguridad alimentaria (IA) y las implicaciones de su participación en la investigación de acción participativa (IAP), para examinar: 1) el estigma, la vergüenza, la marginación y la exclusión inducidas por la IA experimentada por mujeres con bajos ingresos, solitarias y ama de case en NE y el impacto para su salud y bienestar; 2) cómo los enfoques de IAP han contribuido a la capacidad de oponerse a la vergüenza y al desarrollo de otras capacidades a nivel individual, organizacional, comunitario y de sistemas para abordar la IA. Los resultados demuestran evidencia de empoderamiento personal y colectivo de las mujeres por participación en la IAP. Las mujeres han co-creado conocimientos y agencia personal y colectiva que han servido para ayudar a cambiar el discurso sobre la IA hacia enfoques más avanzados.
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 | 0.014 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".