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Enregistrement W4387362260 · doi:10.7202/1106680ar

NoBodies

2023· article· en· W4387362260 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kristin Lozanski

Notice bibliographique

RevueACME · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKing's University College
Mots-clésPrivilege (computing)Embodied cognitionContext (archaeology)CitizenshipAgricultureGeopoliticsSociologyGender studiesPolitical scienceSituatedFarm workersPoliticsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of fruit, vegetables, and other horticultural crops in Canada relies upon the embodied labour of migrant agricultural workers who plant, prune, and harvest these crops. Using a feminist geopolitical lens, I foreground the bodies of these workers as these bodies are situated at the intersection of everyday lived experiences and systems of capitalist production through, in this case, Canada’s Seasonal Agricultural Worker Program (SAWP). Drawing on workers’ experiences of their bodies in the context of the regulatory provisions of the SAWP, I highlight the contradictory disembodiment of agricultural workers at the same time that their bodies are necessary to provide the physical labour at the heart of fruit and vegetable production. The disembodiment of these workers is possible because of their status as racialized non-citizens: while Canadians can insist upon the recognition of their bodies, migrant agricultural workers cannot. The disjuncture between embodied labour and embodied subjectivities was exacerbated with the onset of the COVID-19 pandemic, which disproportionately affected on migrant agricultural workers – through their bodies – while in Canada. Given the relative safety afforded to those who held citizenship (and other permanent) status in Canada, I argue that the active disembodiment of migrant agricultural workers in Canada demonstrates the ways that embodiment is a privilege that is tightly bound to citizenship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3120,074

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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