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Enregistrement W2963030755 · doi:10.17742/image.cr.10.1.11

Fishy Pleasures: Unsettling Fish Hatching and Fish Catching on Pacific Frontiers

2019· article· en· W2963030755 sur OpenAlexvenueno aff
Cleo Woelfle‐Erskine

Notice bibliographique

RevueImaginations Journal of Cross-Cultural Image Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>FisheryHatchingBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In debates over Puget Sound salmon recovery, the Wild Steelhead Federation, a settler sportfishing advocate, argues that hatchery-raised steelhead lack fighting spirit, and figures them as unnatural. The Northwest Indian Fisheries Commission and its member tribes operate hatcheries as strategy for maintaining fish runs until degraded habitats can be restored, and figure hatcheries as one of many sites of making relations. Although the genetic science mobilized on all sides of this debate is fairly new, settler discourses that, on the one hand, blame tribal harvest for salmon decline and, on the other hand, construe sportfishing as central to settler family-making and masculinities, have roots going back to the notion of the frontier itself. As a slantwise intervention in this debate, I consider sportfishing as a site and strategy for making settler sexualities, by examining visual archives that document historical practices of sportfishing and the technologies on which contemporary salmon and trout sportfishing depends: the reservoir, the fish hatchery, and the fishing pole. Tracing arguments about Nature and settler masculinities back to the origins of fish culture in hatcheries through the writing of George Perkins Marsh, I argue labeling either normative settler sexualities and gender relations or the flooded spawning grounds beneath reservoirs as unnatural threatens co-constituted settler sexualities and reworkings of “natural” landscapes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,027
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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