Re-defining Environmental Harms: Green Criminology and the State of Canada’s Hemp Industry
Notice bibliographique
Résumé
Green criminology has been developing for more than 20 years as a field of criminological inquiry that grapples with defining and exploring environmental harms. This perspective includes approaches that look beyond legally defined environmental crimes, highlighting permissible activities that cause environmental deterioration, such as clear-cutting of forests, and prohibited activities that benefit the environment, such as pedicabs. Extending the criminological gaze helps green criminology identify unacknowledged environmental harms. The article draws from postmodernist/poststructuralist concepts to work past merely defining actions as either harmful or harmless, highlighting the complexity of socio-ecological effects and the importance of extending the conceptual boundaries of harm. Canada’s experiences with industrial hemp provide a fitting example. The heavily regulated Canadian hemp industry offers an important case for investigating the impacts of social constraints that limit the industry’s capacity to benefit the environment. Qualitative interviews reveal negative public perceptions, over-restrictive regulatory requirements, and insufficient technological capabilities as important obstacles to a fuller realization of hemp’s environmental benefits. Informed by constitutive criminology, chaos criminology, and Halsey’s important critique, the article adds to postmodernist/poststructuralist developments in green criminology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,031 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».