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Enregistrement W4417166000 · doi:10.1080/03066150.2025.2584783

Pharmaceuticals in the Capitalocene: on the metabolic exploitation of life and bodies in the capitalist world-ecology

2025· article· en· W4417166000 sur OpenAlexaff
Pierre‐Marie David, Nicolas Le Dévédec

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Peasant Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)CapitalismConsumption (sociology)Agriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on research in environmental humanities and critical agrarian studies, this article seeks to explore the role that drugs play in the world-ecology of capitalism. We propose a “political ecology of pharmaceuticals” by approaching their transformational effects on bodies and lives – through their very capacity to reshape the metabolism of both human and non-human life. Industrial pharmaceuticals, we argue, actively participate in the capitalist process of appropriation, stimulation, and adaptation of the very fabric of life. They partake in a metabolic exploitation of life, without which the world-ecology of capitalism would not be as efficient and resilient. We highlight three dimensions of this process. The first dimension concerns the significant role pharmaceuticals played in colonization – drawing on the examples of antimalarial drugs and treatments for sleeping sickness. In the second part, we argue that the productivist model and the ongoing intensification of labor at the heart of the Capitalocene could never have been sustained at such a global scale without pharmaceuticals—as illustrated by both the industrial farming of animals and the medicalization of precarious workers in the agro-industrial world. Finally, the third dimension concerns the role pharmaceuticals play in adapting to – and sustaining – the degraded world of the Capitalocene.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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