Visioning African lionscapes: Securing space, mobilizing capital, and fostering subjects
Notice bibliographique
Résumé
In September 2016, 14 months after the illegal killing of Cecil the lion raised an international furore over trophy hunting, 58 individuals gathered at Oxford University for the Cecil Summit, a meeting of experts designed to vision the future of lion conservation in honor of Cecil. This paper explores the Cecil Summit through an analytic of government as a means to provide new insights into securitized and neoliberal conservation governance in action. On this basis, we show how the actors emboldened by the Cecil Moment claimed the authority to vision the Cecil Movement. Using video and document review, and semi-structured interviews, our discourse analysis highlights three components of intervention into African lionscapes emerging from the summit—securing space, mobilizing capital, and producing subjects—that are founded upon claims to scientific and economic rationality as well as specific representations of lions and rural Africans. Our analysis of the vision contributes to recent discussions in political ecology about the dovetailing of conservation, security, the economy—and we add—subjectivity. We conclude by pointing to the way in which militarized conservation appears to be inching closer to the lion and offering a critique of the vision for lion conservation put forward at the Cecil Summit.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,035 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».