‘To Preserve and Promote’: Gendering Harm in Green Cultural Criminology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Green criminology is an invitation to rethink how we conceptualise categories of harm and who the offenders or victims are (for example, Agnew, 2012; Sollund, 2017; Brisman and South, 2018). Accepting this invitation is no small feat. Feminist scholars have an established history of outlining the social and environmental repercussions of traditional, Western expressions of masculinities (Carson, 1962; Merchant, 1980; Plumwood, 1993; MacGregor, 2009). In this chapter I will take a cultural criminology approach to examine how masculinity serves to shape cultural understandings of harm while simultaneously justifying harmful activities associated with resource development in the oil and gas industry of the Canadian province of Alberta. I will illustrate how gendered cultural discourses ‘turn elite beliefs and values into common sense perceptions’ (Seiler and Seiler, 2004: 173–4) and foster public support for industrial development that is harmful both socially and environmentally. Cultural green criminology I begin this inquiry by considering what differentiates those harms which are criminalised under the law and those which scientific evidence would caution do have the potential to cause significant harm but are not yet criminalised. Cultural dynamics like the distribution of power within society determine the meaning of crime and, therefore, what harms will be criminalised (Ferrell et al, 2015). The distinction between political protest or civil disobedience, for example, is often a fine line. In many cases, scientific research recognises environmental harms that the law fails to capture (Lynch and Stretesky, 2001). In other situations, the law determines what counts as scientific evidence, often to the benefit of state interests (for example, Whitt, 2009). But as with the beginning of every apocalyptic film, the warnings of scientists often go unheeded, with environmental laws reflecting the economic interests that benefit from ecological withdrawals and additions (Stretesky et al, 2014). For example, ecological additions, like pollution, or the withdrawal of resources, are often framed as unfortunate but necessary costs of progress (Brulle and Pellow, 2006; Gould et al, 2008). Of course, this does not mean that environmental harms are never criminalised. After all, significant portions of both bureaucratic and corporate resources are devoted to navigating the immense regulatory processes meant to prevent unrestricted harm to the environment.Yet regulations rarely capture the full extent of harms, making trade-offs that require further scrutiny.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,086 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».