Translating the Wild Boar in Brazil: The Challenges of Interessement in Actor-Network Theory
Notice bibliographique
Résumé
The wild boar (Sus scrofa), an invasive alien species with high ecological plasticity, has become a global concern due to its environmental, economic, and social impacts. In Brazil, its uncontrolled expansion has triggered complex conflicts involving diverse stakeholders. This study explores the sociotechnical translations of the wild boar using the Actor-Network Theory (ANT), particularly Michel Callon’s Sociology of Translation, to examine how different actors construct and negotiate the species’ meaning and management. Through a qualitative case study approach, we identify how heterogeneous actors—rural producers, hunters, environmental agencies, scientists, and civil society—attribute competing values and roles to the wild boar. The findings reveal that the wild boar transcends its biological classification to become a hybrid actor shaped by dynamic interactions, conflicting interests, and political-ecological narratives. These translations are fluid, contingent, and influenced by power relations, media discourse, cultural perceptions, and institutional responses. The study contributes to a deeper understanding of human–non-human assemblages and the governance of invasive species, underscoring the need for interdisciplinary frameworks that account for environmental sustainability, socioecological complexity, and non-human agency in policy-making processes.
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».