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Enregistrement W1514399536 · doi:10.1111/soru.12053

Risky (Agri‐) Business: Risk Assessment, Analysis and Management as Bio‐political Strategies

2014· article· en· W1514399536 sur OpenAlexaff
Karla Mason

Notice bibliographique

RevueSociologia Ruralis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisappropriationPoliticsNegotiationRisk managementSpace (punctuation)Resistance (ecology)Order (exchange)Software deploymentRisk analysis (engineering)Indeterminacy (philosophy)SociologyContingencyContingency planBusinessPolitical sciencePublic relationsEnvironmental ethicsEconomicsSocial scienceEpistemologyLawManagementEngineeringComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores risk assessment, analysis and management as strategic responses to the threat of animal disease outbreaks. Such strategies, and the techniques, technologies and practices they give rise to, are conceptualised here as thoroughly bio‐political strategies which induce particular disciplinary effects. These effects are critically explored along three key analytical dimensions: space, place and mobility. This analysis is carried out through a deconstructive reading of both the discourses and practices associated with risk assessment, analysis and management. Whilst the deployment of these strategies acts to classify, categorise, control, order, render visible, distribute (or fix) in space, a heterogeneous array of agents (human and non‐human) and objects, as the article argues, these strategies do not merely delimit or inhibit. Rather, their deployment effects a proliferation of opportunities for resistance, negotiation, transgression and misappropriation, not to mention technical failure. Such strategies are therefore characterised as much by congenital failure and indeterminacy as by efficacy and completion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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