Coupler sociologie et alimentation préventive pour une éducation à l’alimentation holistique
Bibliographic record
Abstract
L’alimentation représente un enjeu majeur face à la croissante prévalence des maladies chroniques : soit en y contribuant, soit en les prévenant. Une éducation à l’alimentation pourrait permettre de lutter contre celles-ci, ainsi que contre les inégalités sociales de santé qui leurs sont liées. Bien qu’elle soit envisagée depuis une dizaine d’années par différents acteurs en France, l’éducation à l’alimentation semble n’en être qu’à ses débuts. Après avoir synthétisé ses enjeux et ses avancées, nous tenterons de contribuer à sa progression. A partir de réflexions théoriques et d’un travail empirique conduit dans cinq écoles primaires, nous proposons une approche pédagogique consistant en une « éducation à l’alimentation holistique ». Elle encourage les enfants à s’engager personnellement dans une réflexion et compréhension des liens entre l’alimentation, la santé et l’environnement, en y participant davantage en tant que véritables acteurs et qu'en tant que spectateurs passifs.
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".