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Enregistrement W4390812558 · doi:10.1163/15685306-bja10176

Pigs and Pathogens: “Swine Flu” as a Boundary Object for Animal Rights and Farming Discourses

2024· article· en· W4390812558 sur OpenAlexaff
Abigail A. Couture

Notice bibliographique

RevueSociety and Animals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary objectNegotiationFraming (construction)Thematic analysisAmbiguityBoundary (topology)Meaning (existential)Political sciencePublic relationsSociologyEnvironmental ethicsGeographyLawQualitative researchSocial scienceEpistemologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper considers the ways in which discourse around the 2009 Swine Flu outbreak reflects differences in framing and symbolic boundary negotiation amongst animal rights organizations, small scale farming advocates and meat industry representatives. Frame analysis shows how “Swine Flu” is treated as a “boundary object” to negotiate its significance and meaning for human and non-animal health writ large. The ambiguity of the virus’ origins, who was responsible, and who should care allowed Swine Flu to emerge as a boundary object for stakeholders to negotiate within public health discourse. Thematic analysis identified six separate frames, revealing patterns of meaning-making by animal rights organizations ( ARO s), farm-to-table groups, and meat industry networks. Frame use illustrates how Swine Flu was situated by competing stakeholders to reinforce a network of boundaries. Future directions consider the applicability of frames to understand boundary processes during COVID -19.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,383

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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