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Enregistrement W2938830920 · doi:10.1111/aman.13241

Uncertain Risks: Salmon Science, Harm, and Ignorance in Canada

2019· article· en· W2938830920 sur OpenAlexaboutno aff
Maximilian Viatori

Notice bibliographique

RevueAmerican Anthropologist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueRhetoric and Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIowa State University
Mots-clésIgnoranceHarmCommissionPoliticsPublic opinionPolitical scienceSociology of scientific knowledgeFoundation (evidence)Scientific consensusEnvironmental ethicsSociologyLawSocial scienceEcologyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this article, I examine the public testimonies of expert witnesses during a Canadian federal commission charged with investigating the reasons for dramatic declines of sockeye salmon returning to British Columbia's Fraser River in 2009. These testimonies were intended to provide a foundation of expert opinion upon which clear policy recommendations could be made. However, the hearings were beset by debates over the ability of scientific research to assess harms to wild salmon. Through a discursive analysis of knowledge performances during the commission's hearings, I argue that neoliberalized approaches to evaluating harm and risk enable the production of uncertainty as a political strategy for blocking regulation and letting markets solve ecological crises. Furthermore, my analysis of expert testimonies underscores the degree to which public discussions of science and ecological crises are about the performance of (non)knowledge and why more scientific information has little impact on their outcomes. [ uncertainty, risk, ignorance, science, salmon ]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,025
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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