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Enregistrement W4402837637 · doi:10.1177/25148486241281227

An analytical framework to understand the problematization of urban (historical) animals

2024· article· en· W4402837637 sur OpenAlexaff
Claudia Towne Hirtenfelder

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning E Nature and Space · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProblematizationEpistemologySociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite being common, the problematization of animals is ill-understood and undertheorized in urban geography. Being problematized has significant implications for animals: not only in how they are subjected to violent disciplinary practices but also in how they are made epistemically visible (or not) as urban subjects. That is, problematization objectifies animals and can contribute to their physical and epistemic in/visibility in cities. One effect of problematization is that it makes some animals visible to the historical record as problems. Consequently, scholars often write urban histories and analyses that reconstitute these animals as problematic objects, failing to recognize that problematization involves multispecies power relations that animals experience. This article offers a theoretical framework for analyzing the problematization of urban animals. It requires understanding problematization as a sociospatial and historical process in which animals come to be discursively constituted as problems in urban regulation, and materially managed as such through disciplinary practices that frequently rely on material and spatial interventions. I argue that a spatial awareness is essential to telling multispecies histories and geographies that attempt to grapple with problematization as a process as well as its impacts on the experiences of animals.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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