The Flows of Racial Capitalism: Charting the Spread of COVID-19 through Alberta’s Meatpacking Industry
Notice bibliographique
Résumé
This article will present a case study of Cargill’s High River meatpacking plant operations to show how at crucial historical junctures racial capitalism shaped its working conditions and in so doing determined the spread of COVID-19. First, the Canadian meatpacking industry’s 1980s-era economic restructuring relocated and reorganized its workforce from a core to peripheral one, allowing for the low wage employment of many precarious workers; this restructuring enabled the Cargill company to gain overwhelming control of the meatpacking industry in Canada and to become a “choke point” in the supply chain. Second, Canadian immigration policy from 2006 to 2010 supported a marked increase in migrant workers to meet the labour market needs of business; this reconstituted the labour class to heighten their disposability. With these pieces in place, the Albertan provincial government could classify meatpackers as “essential workers” who worked even in the face of mass COVID infection in April through June 2020. Across this crucial historical period racial capitalism enabled the plant to circumvent public health interventions protecting workers through the onset of the pandemic. Political championing of business interests, enacted through legislative mechanisms, allowed for the exploitation of workers and consistently rendered workers personally responsible for their own health and safety, despite their lack of control over what exposed them to risk.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».