What's in the Blood? Temporalities at Play in Diet-Related Risk Management Testing Practices
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I look at two different sets of practices that are part of the risk management apparatus in place in Québec & Canada to apprehend and control risks associated with food consumption. More specifically, I contrast diabetes and chemical contaminants risk management testing practices, so as to compare how both frame and approach risks, in a context where recent research in social sciences, epigenetics and environmental sciences increasingly points to "environmental" pathways of disease causation while many chronic conditions remain highly individualized in public and health discourses. The analysis pays close attention to the different temporalities discursively created, considered, and neglected in these practices in order to understand how risk is approached and worked on. This highlights the power relations that inform how we care (or not) for (certain) bodies, inflecting in particular ways their-uneven-becomings. I argue that the Canadian biotechnological apparatus of testing practices meant to apprehend and control diet-related risks contributes to foreclosing the temporalities of health and illness considered and acted upon. As such, the apparatus contributes to (re)producing inequalities, here mostly health related ones, as well as creating differentiated biological materialities.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,049 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».