Why seafood processing labor matters to emerging Blue economies in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The United States have positioned themselves as global arbiters of human rights abuses, and increasingly in fisheries sectors. Yet annually numerous cases emerge which indicate the United States, like other countries in the Global North, is not ultimately preventing severe labor and human rights abuses within its own borders. Furthermore, sociological research on work and workplaces points to pervasive racialized and gendered labor practices across industries and regions of the United States, which routinely undergird the (re)production of vast inequities, and the routine devaluation (and even exploitation) of labor of women and racially minoritized groups, including immigrants. Considered in light of growing interest and momentum building around sustainable and equitable ocean economies (Blue Economies) in the United States and elsewhere, this paper and our research more broadly seek to understand how the seafood processing industry can move away from this trend. Given the omission of this sector from international discourses around blue economies, and the environmental and social justice implications of precarity for seafood processing work, this paper seeks to provide a review of the state of knowledge on labor in seafood processing. In reviewing the existing scholarship and publicly available information, we then identify key areas for future work that will inform our own emerging collaborative efforts to establish a research network dedicated to the study of labor in this overlooked sector.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle