La problématique éthique du développement de l’aquaculture industrielle au Canada : analyse mésologique d’un nouveau rapport possible à l’océan
Bibliographic record
Abstract
Le développement des techniques d’aquaculture au Canada est un phénomène qui a récemment pris une importance considérable. Au plan économique, ces techniques de production peuvent potentiellement combler un vide laissé par la baisse des stocks naturels de poissons qui faisaient la réputation du pays. Mais au plan social, l’apparition des fermes de production aquacole et la possibilité de mettre en œuvre des technologies de transgénèse pour en augmenter la productivité ont provoqué des conflits importants entre les promoteurs et d’autres groupes d’intérêts. Cet article vise à faire une analyse éthique des possibilités qu’offre l’aquaculture au Canada dans le contexte actuel. La méthode d’analyse s’inspire d’une approche mésologique, c’est-à-dire que le centre d’intérêt est la relation de l’être humain à la nature. Nous soutenons que le développement des fermes d’aquaculture au Canada peut être une stratégie bénéfique parce qu’il ouvre la voie à la création de lieux de rencontre entre l’être humain et la nature à travers une relation de domestication. Toutefois, la mise en œuvre de techniques de pointe telle que la transgénèse menace de réduire la qualité et la diversité des relations instituées parce que ces techniques sont essentiellement des techniques modernes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".