Eating Animals to Build Rapport: Conducting Research as Vegans or Vegetarians
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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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 | 0,054 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,042 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».