More-Than-Human Infrastructural Violence and Infrastructural Justice: A Case Study of the Chad–Cameroon Pipeline Project
Notice bibliographique
Résumé
As a new wave of infrastructure expansion takes place globally, there has been a parallel turn to infrastructure in geographical research. This article responds to recent calls within this research for less human-centered engagement with the infrastructure turn. More specifically, this article aims to destablize anthropocentric discussions about infrastructural violence and infrastructural justice. Using the Chad–Cameroon Pipeline Project as a case study, we advance two main points. First, we show that infrastructural violence is not solely directed at humans. Rather, all agents, objects, and conditions—from humans to fish to carbon sequestration—entangled in webs of relations within zones of infrastructural expansion risk being subjected to violence when new and existing infrastructures meet. To illustrate this point, we detail two examples of competitions between new and existing infrastructures along the Chad–Cameroon Pipeline route, which together reveal the various forms of violence experienced by the more-than-human world when new infrastructural arrangements are layered on top of already existing ones. Second, we advance debates on infrastructural justice by adopting a more-than-human perspective in our conceptualization of this term. Recent writing on infrastructural justice has reflected on efforts to repair and rebuild infrastructures to produce more just futures (Sheller 2018 Sheller, M. 2018. Mobility justice: The politics of movement in an age of extremes. New York: Verso. [Google Scholar]). Drawing on the observations and reflections of our fieldwork along the Chad–Cameroon Pipeline route, we argue that just infrastructure projects must not only be inclusive of marginalized human and nonhuman populations but they must also avoid interfering with the infrastructural work done by nature to sustain the more-than-human world.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,016 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».