Environmental Harm and “the Good Farmer”: Conceptualizing Discourses of Environmental Sustainability in the Beef Industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maintaining sustainability discourses in the face of evidence to the contrary is a topic of considerable interest in sociology. We approach this topic with a focus on the beef industry in Alberta, Canada. By studying the discourses of cow and calf producers this article addresses the following questions: (1) What are the discourses that producers draw on to support their self‐perceptions as stewards of the land, (2) how are these discourses used by producers to negotiate and reconcile their involvement in a system that contributes to environmental degradation, and (3) what are key elements to interpreting these discourses of sustainability? Methods include semistructured interviews with attention to the potential of genomics for enhanced cattle breeding to ameliorate harmful methane emissions. Our findings indicate that producers draw on narratives of balance between economic and environmental concerns, focus on epistemic nearness, and fragment their understanding of the beef industry to maintain discourses of sustainability. These findings offer insights into the impacts that embodied, material forms of knowledge have on farmers’ perceptions of the land, and demonstrate that these narratives and ways of knowing predicate farmers’ understandings of sustainable development.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,082 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».