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Enregistrement W4306317632 · doi:10.2458/jpe.3052

The vegan industrial complex: the political ecology of not eating animals

2022· article· en· W4306317632 sur OpenAlexfundno aff
Amy Trauger

Notice bibliographique

RevueJournal of Political Ecology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFulbright CanadaUniversity of Georgia
Mots-clésFood sovereigntyHarmEnvironmental ethicsConversationPoliticsIndigenousPolitical ecologyHumanismSociologyEcologyPolitical scienceFood securityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many political ecologists and geographers study ethical diets but most are curiously silent on the topic of death in the food system, specifically what or who is allowed to live and what is let die in the "doing of good." This article aims to show how the practice of eating produces the socio-ecological harm most ethical consumers set out to avoid with their dietary choices. I examine the food systems that produce ethical products for 1) the hierarchical ordering of consumer health in the Global North over the health and well-being of workers in the Global South and 2) how vegetarianism involves the implicit privileging of some animals over others. The article takes take a genealogical approach to the political ecology of food ethics using Black and Indigenous studies in conversation with animal geographies. I draw on Mbembe's (2016) necropolitics, Weheliye's (2014) "not quite human" and Lowe's (2015) critique of humanism to develop a conceptual framework for what lives or dies as a result of ethical dietary choices. I use this framework to examine commodities for the socio-ecological harm that their production extends into the world under the guise of "doing good" or "being ethical." Taking a harm reduction and food sovereignty approach, I advocate for a new ethical framework that includes a limited case for consuming animals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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