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Enregistrement W3186034821 · doi:10.22215/etd/2021-14517

The Political Economy of the Chinese Food Traceability System: Cultivating Trust, or Constructing a Technocratic Certainty Machine?

2021· dissertation· en· W3186034821 sur OpenAlexaff
Blue Miaoran Dong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnocracyTraceabilityGovernment (linguistics)PoliticsScale (ratio)Food safetyBusinessFood securityPolitical scienceCommerceEconomyEngineeringEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization (WHO) estimates that food contamination makes nearly 10% of the world population sick in 2020.Persistent food fraud also costs the global food industry billions of dollars every year (Reuters, 2020, para.61).More than 50,000 Chinese citizens got sick or died from numerous recent food safety incidents, such as rotting "pigwash" food in the high school canteen, stinking pork turned into packaged oil, and deceased pigs with disease re-entering the market and ending up on the Chinese citizen's table (BBC, 2019;Wang et al., 2019).Not only have these incidents stirred up public rage and outcry, but they have also undermined the public's trust in the food safety system (Kendall et al., 2019).Furthermore, in contrast to local supply, the global food supply chain no longer presents as stable and reliable due to economic, environmental, and political disruptions brought about by the e-commerce law (2019), the Covid-19 pandemic, African swine fever, and the ongoing trade war between the US and China.The sheer scale and rapid spread of Internet food-related rumours have also spurred the Chinese government to commit to boosting local food production, bolstering public trust, and collaborating with "dragon head" technology corporations to build a large-scale, highly automated, market-driven, smart and technocratic food traceability system.Understanding the food traceability system also has much broader ramifications because it has become the prototype for how other public policy issues are approached.For example, food traceability apps were quickly repurposed and adopted by the Chinese government as the basis of a mandatory COVID-19 health app distributed to all Chinese citizens.The upshot of these observations is that the rapid development of the food traceability system in China over the last decade or so is a microcosm for understanding much broader processes of social, economic, political and technological development in China.

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)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,029
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,275 · 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
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

Citations0
Publié2021
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