Towards the Development of an Anti-Colonial Critique of Climate and Disaster Risk Models
Notice bibliographique
Résumé
Technology mediated environmental data increasingly shapes how we understand the world, including pressing ecological issues such as disasters and climate change.However, like all data, environmental data is limited and partial.It is necessary to attend to the decisions and practices that create and use this data to understand their limits and advocate for alternatives.In this paper, we draw on postcolonial, decolonial, and anti-colonial theory and a case study of a multi-hazard disaster and climate risk assessment project conducted in Nepal to examine a potential limit of contemporary environmental data practices -the potential to extend or reinforce colonial knowledge systems and extractive relationship to land.Through our analysis, we draw attention to how environmental data practices, such as disaster risk assessment, may contribute to ongoing colonial relationships by privileging technocratic Eurocentric knowledge, conflating disaster effects with economic loss, ignoring ecological impact, and overlooking historical and ongoing power hierarchies.We build on our findings to think through opportunities to reimagine disaster and climate risk beyond probabilistic quantitative models.To do so, we propose four tactics towards an anti-colonial science of risk, as well as argue for a more thorough analysis that attends to situated practices of creating and using environmental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».