Uncertain hog futures: life, death, and arbitrage on the factory farm
Notice bibliographique
Résumé
Between 2013 and 2014, PED virus (PEDv) swept through American pig farms, killing millions of animals and causing a market panic that drove the prices of both physical pork and lean hog futures to all-time highs. However, a divergence between pricing in financial markets and on-farm realities allowed some producers to reap record profits via a unique form of biological arbitrage. This arbitrage was novel in that it allowed for an underlier (pigs) to be used to profit from fluctuations in the price of a derivative (lean hog futures). This article explores the case of PEDv to examine the entanglements and divergences between ‘real’ and ‘abstract’ values in financialized industries, paying particular attention to the schisms between the imaginaries and practices of actors in the financial and tangibly productive links of the agricultural value chain. To do so, it examines the historical co-constitution of American agriculture and the financial sector, and shows how in the contemporary moment these two ever-more-intertwined sectors are nonetheless marked by important differences. It argues that the nature of agricultural production can confound the expectations of finance, and highlights the fact that financialization entails contextually-specific practices that can lead to uneven and unexpected market outcomes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».