Racial capitalism and the sea: Development and change in Black maritime labour, and what it means for fisheries and a blue economy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ‘Blue Economy’ is often framed as a revolutionary and transformative approach to marine and fishery development. However, scholars increasingly critique the Blue Economy in hopes that equity‐related concerns can become more prevalent. While these efforts are important, historical materialist perspectives can more deeply challenge the assumptions and limits of economistic thinking. In that vein, Racial Capitalism posits that capitalist markets promote, solidify and rely on racial hierarchy to secure differential value accumulation. This study applies a Racial Capitalist analysis to illustrate how the expansion of capitalist social relations corresponded the re‐solidification of white supremacy to (re)produce systemic inequality in Black maritime labour, and specifically fisheries labour, on the U.S. eastern seaboard. In this case, which occurred across several states and in a critically important marine‐fishery system, the expansion of market relations corresponded with labour exploitation, naturalization of hierarchy and inequitable distribution of socioeconomic harm for Black workers. I identify three lessons from this case that Blue Economy and fisheries scholars should heed; specifically, be wary of market utopianism, technological innovation is not inherently progressive, and systemic exploitation still matters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».