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Record W4205315319 · doi:10.4000/gc.15366

« Tuer en trois étapes » : trajectoire de normalisation de la chasse aux phoques canadienne face à la cause animale et aux adaptations locales

2020· article· fr· W4205315319 on OpenAlexaboutno aff
Gaëlle Ronsin, Nathalie Lewis, Geneviève Brisson

Bibliographic record

VenueGéographie et cultures · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La chasse aux phoques commerciale canadienne est sujette à controverse depuis soixante ans. Les débats ont principalement porté sur la souffrance des phoques lors de la mise à mort. Face aux critiques, une série de réglementations se sont imposées à partir des années 1970 au Canada afin d’encadrer cette activité cynégétique, qui devient « la chasse la plus surveillée au monde ». À partir d’une enquête de terrain réalisée aux Îles-de-la-Madeleine (Québec), cet article met en discussion la trajectoire de normalisation de la chasse aux phoques dans ses implications locales et ses renégociations à travers le temps. Le cadre législatif globalisé du bien-être animal adopté durant la période où naît la controverse de la chasse aux phoques a cadré les pratiques et techniques de chasse, sans toujours correspondre aux observations de terrain. Au-delà de la mort, les connaissances scientifiques ont, à partir des années 2000, centré le débat sur les indices de souffrance et d’(in)conscience de l’animal. Des protocoles ont été adoptés, exi­geant que les chasseurs pratiquent un « abattage en trois étapes ». La trajectoire de normalisation de cette chasse entre alors en résonance avec celle qu’ont connue les abattoirs pour les animaux domestiques. Depuis peu, les changements environnementaux locaux transforment la répartition des espèces de phoque dans cette région et l’attention qui leur ait porté. Ceci modifie alors la façon de pratiquer cette mise à mort, et questionne, à nouveau, l’adéquation des normes.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.644
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2020
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