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Enregistrement W4205315319 · doi:10.4000/gc.15366

« Tuer en trois étapes » : trajectoire de normalisation de la chasse aux phoques canadienne face à la cause animale et aux adaptations locales

2020· article· fr· W4205315319 sur OpenAlexaboutno aff
Gaëlle Ronsin, Nathalie Lewis, Geneviève Brisson

Notice bibliographique

RevueGéographie et cultures · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La chasse aux phoques commerciale canadienne est sujette à controverse depuis soixante ans. Les débats ont principalement porté sur la souffrance des phoques lors de la mise à mort. Face aux critiques, une série de réglementations se sont imposées à partir des années 1970 au Canada afin d’encadrer cette activité cynégétique, qui devient « la chasse la plus surveillée au monde ». À partir d’une enquête de terrain réalisée aux Îles-de-la-Madeleine (Québec), cet article met en discussion la trajectoire de normalisation de la chasse aux phoques dans ses implications locales et ses renégociations à travers le temps. Le cadre législatif globalisé du bien-être animal adopté durant la période où naît la controverse de la chasse aux phoques a cadré les pratiques et techniques de chasse, sans toujours correspondre aux observations de terrain. Au-delà de la mort, les connaissances scientifiques ont, à partir des années 2000, centré le débat sur les indices de souffrance et d’(in)conscience de l’animal. Des protocoles ont été adoptés, exi­geant que les chasseurs pratiquent un « abattage en trois étapes ». La trajectoire de normalisation de cette chasse entre alors en résonance avec celle qu’ont connue les abattoirs pour les animaux domestiques. Depuis peu, les changements environnementaux locaux transforment la répartition des espèces de phoque dans cette région et l’attention qui leur ait porté. Ceci modifie alors la façon de pratiquer cette mise à mort, et questionne, à nouveau, l’adéquation des normes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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