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Enregistrement W3047968291 · doi:10.1177/1749975520938685

“You Can’t Ignore the Rat”: Nonhuman Animals in Boundary Work

2020· article· en· W3047968291 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew McCumber

Notice bibliographique

RevueCultural Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation for Canadian Studies in the United States
Mots-clésNegotiationIdentity (music)Boundary-workMeaning (existential)SociologyBoundary (topology)EthnographyWork (physics)Identity negotiationEpistemologyControl (management)AnthropologySocial scienceAestheticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article demonstrates how human–animal interactions are uniquely important to the negotiation of group identity and its boundaries. I use ethnographic, interview, and archival historical data to examine Alberta, Canada’s province-wide rat control program and its decades-old claim to ‘rat-free’ status. Using an approach to culture as systems of shared meaning, I investigate the significance of this institutional rat control effort and why being ‘rat-free’ is a meaningful distinction in Alberta. I argue that this rat control program is one element of an overarching project of border policing and ‘boundary work’ that continually works to define the limits of Albertan collective identity. Rat control contributes to this project both by clarifying the actual geographic borders of the province and by narratively constructing a notion of Albertan identity. This analysis provides useful and widely applicable insight into the unique capacity of animals to participate in boundary work, owing to their dual identities as cultural objects and elements of the biophysical landscape, which makes them instrumental in negotiating both spatial and symbolic boundaries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,083
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,289 · 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.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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