La réponse à l’insécurité alimentaire au temps de la COVID-19 : distance physique et lien social
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, l’arrivée de la COVID-19 en mars 2020 a rapidement mis l’insécurité alimentaire à l’avant-scène. L’enjeu, présent et connu depuis longtemps, semble maintenant prendre une ampleur inédite. Avant la pandémie, la littérature sur l’organisation et le soutien social et communautaire révélait déjà la prévalence d’une réponse à l’insécurité alimentaire dominée par l’aide d’urgence, la philanthropie et l’action a posteriori. Il était déjà démontré que cette approche tend à occulter l’expérience des personnes touchées. Effectivement, au Canada, la majorité des ménages vivant une situation d’insécurité alimentaire n’a pas recours à ces formes d’aide d’urgence. Plus encore, ces services tendent à perpétuer la stigmatisation et le sentiment de honte qui l’accompagnent souvent. Dans la ville de Québec, pendant l’été 2021, nous nous sommes intéressées aux enjeux qu’ont pu rencontrer les acteurs communautaires dans leurs activités en lien avec les différentes facettes de l’insécurité alimentaire, activités qui ont été fortement affectées par la pandémie et les réactions qu’elle a entraînées chez les gouvernements, les communautés et les individus. Nous avons conçu un cadre conceptuel où l’aide alimentaire d’urgence est jaugée à partir d’une critique de la réponse néolibérale aux problèmes sociaux. Notre analyse est menée sur des données qualitatives collectées auprès d’une trentaine d’acteurs du milieu communautaire. Elle se penche sur les nouveaux enjeux et défis rencontrés lors de la pandémie, les réponses des organismes communautaires à ce contexte nouveau et la manière dont ils ont contourné les difficultés liées à l’apparition de la COVID-19. Notre discussion porte sur le rôle des relations sociales dans la réponse à l’insécurité alimentaire.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".