Risk Mismatches and Inequalities: Oil and Gas and Elite Risk-Classes in the U.S. and Canada
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent renewal of approaches to the study of class and inequality, including Bourdieusian class analysis, the new economics of inequality, and Marxist class approaches. Despite the importance of these approaches, they have a common baseline that this paper problematises. This baseline is that these approaches to inequality identify the economic dimension of inequalities as one in which a series of goods are produced, and then different individuals or groups are able to employ certain types of powers to disproportionately appropriate or accumulate these goods. Without denying the importance of inequalities in goods, this paper focuses on another set of processes that are interacting with the process of the distribution of goods — the production and distribution of risks. This paper employs the concept risk-class to analyse how inequalities are emerging from systematic mismatches between a group’s share of the benefits from the production of risk and their share in the damages from the distribution of these risks. Bringing together an analysis of the oil and gas industry with recent discussions of inequalities emerging from financial risk, this paper identifies risk-class-elites whose advantageous risk positions are secured at the cost of intensified risks for the already least advantaged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».