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Record W4313050117 · doi:10.4000/aof.12830

Qu’y a-t-il dans une assiette autochtone ?

2022· article· fr· W4313050117 on OpenAlexaboutno aff
Laurence Hamel-Charest

Bibliographic record

VenueAnthropology of food · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCulinary Culture and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Alors que l’on peut s’initier à une vaste panoplie de cultures alimentaires internationales au sein de la plupart des villes nord-américaines, qu’en est-il de la découverte de cultures alimentaires autochtones ? Existe-il des « restaurants autochtones » ? Au Canada, de telles initiatives fleurissent lentement, à ce point qu’il est dorénavant possible de « manger autochtone ». L’offre reste toutefois restreinte et, à l’exception de Toronto et de Vancouver, il est plutôt rare de trouver plus d’un restaurant de ce type dans une même ville. À quoi s’attendre lorsqu’on mange dans l’un de ces restaurants ? Comment la diversité culturelle des peuples autochtones est-elle mise en scène ? Retrouve-t-on des plats communs (entre quoi et quoi ?) ? Un itinéraire gourmand entre Montréal et Vancouver a permis de visiter treize restaurants et d’en analyser le menu, le décor et l’ambiance. L’article porte ainsi sur la mise en scène de l’autochtonie dans ces lieux généralement situés en centre-ville et qui s’adressent à un public varié, autant autochtone qu’allochtone. Une discussion sur les implications du terme « autochtone », en tant que désignant une entité sociale globale rassemblant une multitude de cultures distinctes, amène à s’interroger sur les enjeux liés au fait de s’y identifier. Les défis d’une telle restauration sont aussi discutés afin de déceler, au sein des restaurants concernés, l’émergence d’une forme de cuisine autochtone globalisée mobilisant des symboles et des référents culturels panindiens.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.324
Threshold uncertainty score0.978

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.000

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 head0.024
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.233 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2022
Admission routes1
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