Multispecies justice: Climate‐just futures with, for and beyond humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2019, the climate emergency entered mainstream debates. The normative frame of climate justice as conceived in academia, policy arenas, and grassroots action, although imperative and growing in popularity across climate movements, is no longer adequate to address this emergency. This is for two reasons: first, as a framing for the problem, current notions of climate justice are insufficient to overcome the persistent silencing of voices belonging to multiple “others”; and second, they do not question, and thus implicitly condone, human exceptionalism and the violence it enacts, historically and in this era of the Anthropocene. Therefore, we advocate for the concept of multispecies justice to enrich climate justice in order to more effectively confront the climate crisis. The advantage of reconceptualizing climate justice in this way is that it becomes more inclusive; it acknowledges the differential histories and practices of social, environmental, and ecological harm, while opening just pathways into uncertain futures. A multispecies justice lens expands climate justice by decentering the human and by recognizing the everyday interactions that bind individuals and societies to networks of close and distant others, including other people and more‐than‐human beings. Such a relational lens provides a vital scientific, practical, material, and ethical road map for navigating the complex responsibilities and politics in the climate crisis. Most importantly, it delineates what genuine flourishing could mean, what systemic transformations may involve (and with whom), how to live with inevitable and possibly intolerable losses, and how to prefigure and enact alternative and just futures. This article is categorized under: Climate, Nature, and Ethics > Climate Change and Global Justice
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 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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,065 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».