Mining sick: Creatively unsettling normative narratives about industry, environment, extraction, and the health geographies of rural, remote, northern, and Indigenous communities in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Rural, remote, northern, and Indigenous communities on Turtle Island are routinely—as Cree Elder Willie Ermine says—pathologized. Social science and health scholarship, including scholarship by geographers, often constructs Indigenous human and physical geographies as unhealthy, diseased, vulnerable, and undergoing extraction. These constructions are not inaccurate: peoples and places beyond urban metropoles on Turtle Island live with higher burdens of poor health; Indigenous peoples face systemic violence and racism in colonial landscapes; rural, remote, northern, and Indigenous geographies are sites of industrial incursions; and many rural and remote geographies remain challenging for diverse Indigenous peoples. What, however, are the consequences of imagining and constructing people and places as “sick”? Constructions of “sick” geographies fulfill and extend settler (often European white) colonial narratives about othered geographies. Rural, remote, northern, and Indigenous geographies are discursively “mined” for narratives of sickness. This mining upholds a sense of health and wellness in southern, urban, Euro‐white‐settler imaginations. Drawing from multi‐year, relationship‐based, cross‐disciplinary qualitative community‐informed experiences, and anchored in feminist, anti‐colonial, and anti‐racist methodologies that guided creative and humanities‐informed stories, this paper concludes with different stories. It unsettles settler‐colonial powers reliant on constructing narratives about sickness in others and consequently reframes conversations about Indigenous well‐being and the environment .
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,051 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».