Notice bibliographique
Résumé
With recent technological advances, lab-grown meat has been touted as a non-violent, environmentally friendly meat alternative. However, the success of lab-grown meat depends on how it is framed and perceived. This paper argues that lab-grown meat is a metaphorical translation, a rewriting, that aims to function in Turkish society. To investigate the manipulation of the patronage and the reception of lab-grown meat, a thematic analysis is conducted on a corpus of data representing public perception and the positions of various social actors that may influence the acceptance of lab-grown meat. The data includes public social media posts, news media articles, government announcements and interviews with scientists, as well as blog posts and videos from science YouTubers. The findings suggest that while political actors often engage in “translation as resistance,” effectively hindering the acceptance of lab-grown meat, the media and intellectuals play a pivotal role of “translation as mediation.” They work to recontextualize lab-grown meat positively, thereby crafting a more favorable public perception. This dynamic results in a spectrum of responses within Türkiye, ranging from opposition to acceptance. This paper argues that the metaphor of translation offers broader insights into the challenges of introducing novel foods, highlighting various cultural and political factors involved in the process. Translation can play an immense role in redefining the exploitative aspects of our food production and has the potential to reshape or perpetuate existing norms within the food industry.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».