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Enregistrement W2971250185 · doi:10.7202/1052115ar

Circulatory [food] systems: Icelandic bloodmaring, reproductive technologies, and the porosity of female agricultural bodies

2018· article· en· W2971250185 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Elyse Lally

Notice bibliographique

RevueCuizine The Journal of Canadian Food Cultures · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureProduct (mathematics)LivestockSupply chainAgrarian societyIcelandicCommodityBusinessAgricultural scienceEconomicsBiologyMarket economyEcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of bloodmaring, the industry of harvesting blood from pregnant horses for the synthesis of equine chorionic gonadotropin (eCG), into Icelandic agricultural forms exposes tenuous interconnections of agrarian life, supply chains, and market interests. Corporealities and biotechnology are intertwined intimately, creating strange bedfellows spanning species, lifeways, nations, and economies within the bucolic landscape of rural Iceland. Governed by biopharmaceutical supply chains, raw resources are obscured from the final medicalized product; a quagmire of interspecies sub-contractors flow through sterilized vials, condensing in the reproductive systems of livestock in North America. Within these networks, female bodies are commoditized and technologized, fused together, and manipulated to exploit their reproductive capacities on an international scale. This paper travels international agricultural networks by tracing the veins on a mare’s neck to the circuits through which blood is reformulated into a biopharmeceutical product biologically recycled in the bodies of other livestock. Engaging feminist theory on new materialisms, science studies, and human and nonhuman animal relationships, this paper provides a multispecies ethnography of bloodmaring by exploring female agricultural bodies ensnared and enlivened via food production supply chains.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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