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Enregistrement W4393012903 · doi:10.1080/14442213.2024.2327390

Snow Leopards, Checkpoints, and Roads: Negotiating Selective Legibility in Hemis National Park, India

2024· article· en· W4393012903 sur OpenAlexfundno aff
Karine Gagné, Jigmat Lundup

Notice bibliographique

RevueThe Asia Pacific Journal of Anthropology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSnow leopardNational parkLegibilityGeographyNegotiationSnowLeopardEcologyArchaeologyPolitical scienceMeteorologyBusinessAdvertisingHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Established with the goal of protecting endangered species, Hemis National Park in Ladakh, India, is a hotspot for trekkers and wildlife tourism. A process of selective legibility operates inside the park, as the conditions that make wildlife legible to the state are effectively rendering residents illegible because the building of infrastructure inside the park is either denied or delayed. Today, residents’ subsistence is largely predicated on the conditions of illegibility, as tourism-related incomes have displaced traditional agro-pastoral activities. Residents, however, have strong aspirations for roads, the absence of which complicates life within the national park. As the developing road network threatens to disturb residents’ subsistence, they developed a checkpoint, a device that recreates conditions of illegibility by preventing vehicle traffic inside the park. Ultimately, this article calls for attention to the creative ways communities negotiate their relationship with the state when facing a governance over space that leaves them marginalised.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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