Review of <i> Kill and Chill: Restructuring Canada's Beef Commodity Chain</i> by Ian MacLachlan
Notice bibliographique
Résumé
Most North Americans are meat eaters but few care to ask where their meat comes from or how it is produced. Kill and Chill answers those questions from a Canadian perspective by chronicling the development of Canada's beef industry during the twentieth century. Canadian beef processing shares many similarities with its US counterpart. At the beginning of the 1900s cattle were raised on the Plains and Prairies and shipped eastwards in railcars to be sold in stockyards, then slaughtered in multi-species packinghouses. Chicago became the prototypical meatpacking town with its sprawling stockyards and packinghouse district, a pattern later emulated in Toronto. Packinghouse working conditions described in Upton Sinclair's 1906 The Jungle led US and Canadian authorities to introduce federal meat inspection, while US unions fought to improve workers' pay and conditions on both sides of the border. By the 1970s, meatpacking wages exceeded national averages for manufacturing employees in both countries. Since then cost-cutting innovations-pioneered, in many cases, by US beef processors-have led to a restructuring. Old urban plants have closed, large-slaughter-capacity, single-species plants have opened in small towns on the Plains and Prairies, and industry wages have fallen.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».