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Enregistrement W4308569695 · doi:10.28968/cftt.v8i2.37828

Technologies of Quiescence: Measuring Biodiversity, “Intactness,” and Extractive Industry in Canada

2022· article· en· W4308569695 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Blacker

Notice bibliographique

RevueCatalyst Feminism Theory Technoscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHarmPoliticsBiodiversityGovernment (linguistics)ColonialismNatural resource economicsNatural resourceBusinessPolitical scienceEnvironmental resource managementEconomicsEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debates over the environmental costs of industrial resource extraction in Alberta, Canada—home to a petrochemical industry that plays an outsize economic and political role—are reaching a fever pitch in response to government regulations on industry, data on climate change threats, and social movements pushing for environmental protection. Away from the news headlines, scientists are developing new metrics and models to calculate biodiversity loss and other outcomes of industrial environmental contamination. But these data are not only used to provide evidence of environmental harm. Practitioners of settler science like the Alberta Biodiversity Monitoring Institute employ such data in combination with the metaphor of environmental “intactness,” generating colonial mythologies of terra nullius anew, and enabling industrial extraction to continue. This paper theorizes a technology of settler colonial concealment. It shows how settler technologies of quiescence operate through the strategic use of scientific metrics, thereby concealing evidence of colonial harm and promoting a fiction of environmental “intactness” in a province that is home to one of the most environmentally destructive industries in the world.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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