A convergence of crises: COVID-19, climate change and bunkerization
Notice bibliographique
Résumé
Bunkerization, a term often associated with military fortifications on 20th-century battlefields or the fallout shelters of the Cold War, can now refer to the building, buying and selling of artificial environments designed to provide protective and defensive responses to the ecological, military, and political threats of the Anthropocene. As places of elite retreat, however, these are not spartan spaces. This article documents how—for some—forms of bunkerization have emerged as privileged reactions or responses to contemporary environmental crises, such as climate change, by considering the case of last-chance tourism and luxury cruising. In 2020, both climate change and COVID-19 became intertwined as global crises emerging from humans’ troubling relationships with nature. To examine bunkerization as an individualistic reaction to these converging crises, we first outline the challenges presented by COVID-19 and its connections with human exploitation of animals and the environment. We then turn to the particular uses of the environment—in this case, the oceans—as locations of leisure and retreat, and offer an analysis of the image, operations and impact of the luxury cruise industry. In light of our current path of crisis accumulation, we conclude with an urgent call to adopt a more holistic view of planetary public health—one that includes not only humans but also other species and the natural environment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».