MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3164304369 · doi:10.20381/ruor-26225

Seeding Sustainability Over Extracting Capital: Advancing a Vision for Technology Justice in the Canadian Agri-Food Sector

2021· dissertation· en· W3164304369 sur OpenAlexfundaboutno aff
Angela Lee

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésSustainabilitySeedingBusinessEconomic JusticeCapital (architecture)Agricultural economicsPolitical scienceGeographyEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detrimental consequences associated with industrial models of food production are becoming more difficult to ignore. In response, one dominant approach to mitigating the myriad environmental, social, and ethical harms relating to food has sought to increase the efficiency of agricultural outputs through scientific and technological innovation. Although technology certainly has some role to play in any vision of a sustainable future, technocratic approaches to problem solving are insufficient—and arguably inappropriate—for addressing many of the kinds of complex challenges that we face today. There are recent indications that both agri-food law and policy and innovation policy are being taken more seriously in Canada, which creates an opportunity to reflect more deliberately on their ends and means. This dissertation explores the topic of how laws, policies, and other tools of governance can work to better align technological innovations in the agri-food sector with shared environmental goals and ethical aspirations. Taking a critical legal perspective closely informed by feminist insights and the work of existing, analogous justice movements, I examine several interlinkages between technology, law, the environment, and society to evaluate some of the failings of existing approaches to food systems transformation and to offer a contribution to the conversation about alternative pathways. Given the context-specific nature of food systems and food systems governance, my focus is primarily on Canada, but the universal importance of food in a globalized world renders some comparative and transnational discussion unavoidable. I use case studies and discourse analysis to demonstrate that, when considered through a justice-oriented lens, several of the new and emerging technologies being championed in the agri-food sector may not be as beneficial as their proponents claim. Instead, they may serve to retrench injustice and cement existing, exploitative power structures, making them more difficult to challenge and change later down the line. Thus, if technologies are to serve public instead of private interests in the ways they are incentivized, designed, regulated, and used, we will need to see broad systemic and structural reforms informed by thoughtful shifts in our values and priorities, rather than merely reactive adjustments to our policies and practices. Though this undertaking will be difficult, it is not impossible; this dissertation offers one way to facilitate the process of seeding change for environmental sustainability and technological 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 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0520,080
Communication savante0,0250,012
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0090,009
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueuO Research (University of Ottawa)→Même sujetOrganic Food and Agriculture→Travaux en français237 207→