Thick critiques, thin solutions: news media coverage of meatpacking plants in the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The human labor and animal inputs required to manufacture meat products are kept physically and symbolically distanced from the consumer. Recently however, meatpacking plants received significant news media attention when they emerged as hotpots for COVID-19 — threatening workers’ health, requiring plants to slow production, and forcing farmers to euthanize livestock. In light of these disruptions, this research asks: how did news media frame the impact of COVID-19 on the meat industry, and to what extent is a process of defetishization observed? Examining a sample of 230 news articles from coverage of US meatpacking plants and COVID-19 in 2020, I find that news media largely attributes the cause for the spread of COVID-19 in meatpacking plants to the history of exploitative working conditions and business practices of the meat industry. By contrast, the solutions offered to address these problems aim at alleviating the immediate obstacles posed by the pandemic and returning to, rather than challenging, the status quo. These short-run solutions for complex issues demonstrate the constraints in imagining alternatives to a problem rooted in capitalism. Furthermore, my analysis shows that animals are only made visible in the production process when their bodies become a waste product.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».