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Enregistrement W4412954156 · doi:10.1353/ari.2025.a966965

Locating Illicit Empathy: The Extractive Ecology of Marian Engel's Bear

2025· article· en· W4412954156 sur OpenAlexaboutno aff
Ji‐Won Choi

Notice bibliographique

RevueAriel · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpathyEcologyGeographyPsychologyBiologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article demonstrates the indissociable role of empathy in sustaining the systemic violence of extractivism, a term describing the global drive to exhaustively extract resources. The article contends that empathy, as depicted in Marian Engel's Bear (1976), not only fails to serve as a corrective for settler colonial guilt but also reinforces extractivist logic. Although Engel has not been widely recognized as one of the Canadian authors addressing colonial dispossession and ecological depletion, her novel offers a witty exploration of the Canadian natural world and Indigeneity through the way that Lou, the protagonist of the novel, practices empathy. After Lou attempts to form a romantic relationship with the eponymous bear, the animal strikes her on her back, leaving a painful wound that is often interpreted as a symbol of her repentance and personal growth. However, its significance in the context of racialized empathy becomes more pronounced when compared to the strikingly similar slashed upper torso of an Indigenous woman in Anishinaabe artist Rebecca Belmore's photograph Fringe (2007). Engel's novel suggests that while empathy toward Indigenous people and animals can catalyze ethical action, it can also re-enact an extractivist ideology. In Lou's case, empathy causes her both to appropriate Indigeneity while exploiting access to resources unavailable to Indigenous people and to instrumentalize her own sexuality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0220,032
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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