Notice bibliographique
Résumé
New food technologies are touted by some to be an indispensable part of the toolkit when it comes to feeding a growing population, especially when factoring in the growing appetite for animal products. To this end, technologies like genetically engineered (GE) animals and in vitro meat are currently in various stages of research and development, with proponents claiming a myriad of justificatory benefits. However, it is important to consider not only the technical attributes and promissory possibilities of these technologies, but also the worldviews that are being imported in turn, as well as the unanticipated social and environmental consequences that could result. In addition to critiquing dominant paradigms, the inclusive, intersectional ecofeminist perspective presented here offers a different way of thinking about new food technologies, with the aim of exposing inherent biases, rejecting a view of institutions like science and law as being objective, and advancing methods and rationales for a more explicitly ethical form of decision-making. Alternative and marginalized perspectives are especially valuable in this context, because careful reflection on the range of concerns implicated by new food technologies is necessary in order to better evaluate whether or not they can contribute to the building of a more sustainable and just food system for all.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,059 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».