Why the term Africanized bees is problematic in a racist society
Notice bibliographique
Résumé
Several key words used in beekeeping are racially charged: in order to make beekeeping and ecology more inclusive, we need to replace them. Several words used to describe honey bees directly reference the traumatic history of slavery in the United States. It is important to consider alternatives to these loaded and painful terms to make careers in the bee world more welcoming to people of color and to reach a broader audience as we communicate ideas about ecology and beekeeping. We borrow the concept of social reflection from the field of Environmental Sociology to explain how terms that humans use to describe nature often reflect the implicitly racist society in which they were developed (in the United States). This begins to explain how ecologists and beekeepers may use words that reinforce white supremacy without harboring racist intentions. We focused on one: calling hybrids of the sub-species Apis m. scutellata “Africanized”. Scholars and the general public describe Africanized "killer bees" as “more violent” than European bees, and beekeepers “worry” that these Africanized bees will mate with their European queens. This description is dangerously similar to stereotypes against African Americans that white people have long used to justify racial oppression. We need to replace the terms “African” and “Africanized” in favor of more biologically-accurate words like “Equatorial” or "scutellata." Recognizing how scientific discourse is constructed opens the space to imagine alternatives to critical terms that are rooted in the United States’ history of slavery. These terms reinforce damaging racial stereotypes. Shifting our language, and selecting our words with care is a practical and powerful step we can take towards making bee science and beekeeping a more socially just practice. This talk was given at the international beekeeping conference Apimondia, in Montreal in September 2019.
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 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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,045 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».