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Enregistrement W7036690286

Crafting Cannabinoid Capitalism: Health, Sustainability, and Regeneration in the United States

2025· dissertation· en· W7036690286 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésEthnographyLegalizationIndigenousAmbivalenceNarrativeColonialismFrontierMateriality (auditing)MonopolizationPower (physics)Argument (complex analysis)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation offers a critical exploration of cannabis legalization through an ethnographic study of small-scale "legacy" cannabis farmers in Humboldt County, California, as they navigate a complex transition from prohibition to commodity capitalism. I focus on their collective efforts to envision and practice “regenerative agriculture" as a response to both the historical injustices of prohibition and the compounding challenges of climate change. Drawing on history, STS, and the anthropology of food, agriculture, and medicine, I show how the logics of the war on drugs— rooted in carcerality, settler colonialism, and plantation agriculture—structurally and affectively persist in the socalled “post-prohibition” era, frustrating farmers’ efforts to resist monopolization and dispossession. Throughout, I attend to how the pervasive notions of “health,” “sustainability,” and “regeneration” are actively negotiated, modified, and put to use as material and symbolic tools in crafting medicinal, agricultural, and ecological futures. The Introduction weaves a tapestry of themes, histories, and theories that set the stage for the main ethnography. Through a blend of personal narrative, ethnographic vignette, and critical theory, it works to situate cannabis as a fluid and multifaceted object, highlighting people’s ambivalent hopes and cynicisms towards legalization. From alternative farming to molecularized biocapital, it articulates the intersecting influences of climate change, racial capitalism, and Indigenous sovereignties in ongoing projects to commercialize and legalize cannabis in a globally connected United States. Chapter One outlines my research methods and provides a social and narrative history of the study’s fieldsite, grappling with the anthropological complexities and complicities of studying working landscapes in a settler colonial “frontier ecology.” Chapter Two unpacks the shifting and embodied subjectivities of both farmers and workers as they reconfigure themselves in service of licensed production, highlighting sociocultural tensions and contradictions, the structural challenges of regenerative gardening, and the labor dynamics that shape these processes. Chapter Three analyzes how the inchoate and social nature of cannabis regulation both hinders and supports regenerative farming, emphasizing financial strain, and the ever-pervasive role that surveillance technologies are playing in cannabis governance. Chapter Four shifts to the harvest season, exploring farmers’ collective efforts to market their products through the concept of “drug terroir,” unpacking how their values and practices entangled with regional efforts to address wildfires and remediate leftover drug war infrastructures. Chapter Five moves off the farm and onto the topic of consumption as it historicizes the growing scientific literature about cannabis and pregnancy, demonstrating how carcerality continues to infiltrate maternal-fetal health science and conceptions of reproduction and health. The dissertation ultimately explores the ways in which American cannabis legalization often regenerates, rather than resolves, the legacies of prohibition and settler colonialism, while at the same time illuminating alternative and promising practices that might challenge these enduring forces.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
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