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Enregistrement W4312624067 · doi:10.14453/asj/v11i2.1

‘Cultured’ Food Futures? Agricultural Power, New Meat Ontologies, and Law in the Anthropocene

2022· article· en· W4312624067 sur OpenAlexaffabout
Kelly Struthers Montford

Notice bibliographique

RevueAnimal studies journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureLivestockPower (physics)Food securityFood safetyBusinessEnvironmental ethicsFood scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal agriculture in the US and Canada is a colonial geography borne of imported ontologies of property, life, land, and food shaped by and reproducing agricultural power. This article primarily examines the ontologization of in-vitro meat (IVM) and, to a lesser degree, plant-based synthetic meat relative to our current food ontologies. IVM is positioned as the pragmatic solution to food-driven climate catastrophe in that it will supposedly allow consumers to eat meat without the ethical, environmental, safety, or health concerns associated with agriculturally produced meat. I show that arguments for and against new meat technologies pivot on ontological claims about its realness. Those in favour claim that ‘real meat’ is nothing more than a specific chemical composition that can be divorced from the animal body and current production methods. Those against IVM claim that it cannot be separated from meat as the fetishization of meat renders these technologies intelligible in the first place, and that current production methods rely on ‘livestock’ and the slaughterhouse. IVM then represents a modified form of agricultural power in which the point of application moves from the animal body to the animal cell, and synthetic meat is an articulable invention due to the material and symbolic place of animal flesh in colonial orderings of life. The regulation of these new meat technologies will likely continue to ontologize farmed animals as meat, thereby continuing dominant relationships between agricultural power and food law. I conclude by considering whether new meat technologies ought to be ontologized as food.

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)0,000
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 enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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