Eating Animals to Build Rapport: Conducting Research as Vegans or Vegetarians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Notions of hospitality, community, and the fostering of rapport and connection are foundational concerns for conducting research across difference. Drawing on methodological literature, this paper considers how access to various communities and “good” data is structured by the notion that in order to develop rapport researchers accept the “food”, specifically “meat” offered by their hosts. When researchers are vegetarians or vegans, this can entail a conflict in which questions of hospitality, relationships, and responsibility to ethical commitments come to the fore. As such, we analyze methodological literature in which the logic of nonhuman animal sacrifice is considered a means to the ends of research through the development of “rapport”—often coded as an ethical relationship of respect to the participant. We draw on experiences of veg*n researchers to explore how this assumption functions to position the consumption of meat as a necessary undertaking when conducting research, and in turn, denies nonhuman animal subjecthood. We interrogate the assumption that culture and communities are static inasmuch as this literature suggests ways to enter and exit spaces leaving minimal impact, and that posits participants will not trust researchers nor understand their decisions against eating nonhuman animals. We argue that because food consumption is figured as a private and individual choice, animals are not considered subjects in research. Thus, we articulate a means to consider vegan and/or vegetarians politics, not as a marker of difference, but as an attempt to engage in ethical relationships with nonhuman animals. In so doing, we call for the inclusion of nonhuman animals in relationships of hospitality, and thereby attempt to politicize the practice of food consumption while conducting research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle