(Im)mobilizing Technology: Slow Science, Food Safety, and Borders
Notice bibliographique
Résumé
Immobilization is generally thought to result from power and poverty acting against the acceleration produced by science and technology. In this article we explore neglected countervailing trends, such as quarantines, health inspections, and import bans, where science has the effect of restricting mobility, which we refer to as “slow science.” As well as increasing mobility, science can be mobilized for political projects of restricting movement, but this possibility is neglected because of cultural assumptions fundamental to modernity. Both science and technology can be enrolled for projects of slowing mobility as well as increasing mobility. Drawing on actor-network theory, we examine the enrolment of science and technology into restricting movement in various ways. These issues are explored first through an overview of the neglected genealogy of the ways in which science and technology have slowed movement, particularly across national borders, and second through a short case study of how food safety concerns affect the movement of beef across borders. The case study discusses how “slow science” diagnoses threats posed by mobility and develops technologies to immobilize certain entities. These entities have almost always been biological organisms (including humans) or their products due to the self-reproducing qualities of invasive species, bacteria, or viruses. Uniquely, WTO rules about food require that restrictions be based on sound science, resulting in trade disputes focused on scientific interpretations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».