Ideological Coyotes: A more-than-human geography of landowners’ discourse in the Foothills Parkland Region of Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a critical animal geography analysis of human-coyote relationships in the Foothills Parkland Region of Alberta, Canada. Concerned by large-scale reports of coyote killing in rural parts of North America, this thesis reveals discursive themes in interviews of landowners living alongside coyotes in the study area. Previous studies in North America have predominantly focused on why killing predators is not sound ecological practice. While some studies have begun to address human dimensions of perceived wildlife conflict, research has not attended directly to the discourse and ideologies behind the perceived conflict with coyotes. In this thesis, I identify that coyote management practices appear sociocultural and ideological rather than ecological in reasoning. In the more-than-human landscape of the Foothills Parkland Region, where livestock industry abounds, coyotes are discursively framed as pestilant and threatening bodies to many agricultural landowners. Yet, as the region has developed, becoming more heterogenous, views on coyotes are increasingly divided and polarized. This research explores how coyotes become social, cultural, political, and ideological creatures. While, overall, I find practices regarding coyotes are dictated by speciesism, my discourse analysis also identifies that ideologies of rurality, masculinity, and capitalism influence the human-coyote relationship. The Foothills Coyote Initiative provided 47 audio interviews which I transcribed, coded, and analyzed, identifying emergent discursive themes in landowners’ reported relationships with coyotes. Bringing together disciplines of rural geographies and critical animal geographies, this thesis reveals the ideologies that sustain the practice of killing coyotes, offering insights on anti-predator attitudes across North America.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,023 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».