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Enregistrement W1555046564 · doi:10.1111/joac.12110

Finance for Agriculture or Agriculture for Finance?

2015· article· en· W1555046564 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agrarian Change · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancializationAgricultureState (computer science)EconomicsFinanceCapital (architecture)Private sectorFood systemsPoliticsBusinessFood securityPolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food studies scholars have paid increasing attention to ‘financialization’ within the food system as private financial actors have played a growing role in various facets of the sector in recent years. While there has been much attention paid to the implications of the greater role for financial actors in the food system, there has been relatively less attention paid to the ways in which these actors have historically interacted with it; in particular, in relation to the role of the state in mediating agricultural finance. This paper examines the long association between agriculture, finance and the state. Historically, private capital has been reluctant to invest in agriculture without assurances and support from the state, and states have practiced varying degrees of regulation on private financiers in the sector. These trends have shaped the practices of contemporary financialization. Although we recognize the systematic political project to reduce the role of the state in agriculture since the 1970s, these patterns persist and we ultimately argue that to understand the financialization of agriculture, it is important to understand how the state has been a long‐standing coupler between finance and agriculture.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,157 · 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