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Enregistrement W4317242302 · doi:10.1086/722771

Beyond Fortress Conservation: Postcards of Biodiversity and Justice

2023· article· en· W4317242302 sur OpenAlexaff
Subhankar Banerjee, Finis Dunaway

Notice bibliographique

RevueEnvironmental History · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFortress (chess)SustenanceIndigenousGrassrootsNarrativeColonialismEnvironmental ethicsSociologyEconomic JusticeWildernessHistoryLawArchaeologyPolitical scienceEcologyPoliticsArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the late nineteenth century, visual culture has played an active role in naturalizing fortress conservation—a colonial model that began with the founding of Yellowstone National Park in 1872 and still shapes biodiversity and land policies around the world. Just as fortress conservation created a sharp divide between wilderness and human society, visual images—historically and today—traffic in tropes of untouched land to disavow Indigenous presence and to marginalize other ways of protecting nature. For the 2022 Venice Biennale, we worked together to create an exhibit of twenty-two postcards reflecting on the global legacies of fortress conservation. Even though our project is grounded in a critique of visual culture, we also believe that critique is not enough. The postcards document actual practices on the ground to show surprising, everyday examples of contemporary conservation. Challenging conventional myths, the photographs and accompanying texts layer history and critique with stories of sustenance and survival. For this essay, we share some examples from the show and also extend our analysis to connect the postcards to broader narratives of environmental history and visual culture. Ranging from the American West to the transnational Arctic and India, we trace connections across vast distances and explain how grassroots visual culture offers vistas beyond fortress conservation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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