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Enregistrement W1564078155 · doi:10.1111/sjtg.12014

Cross‐border rubber cultivation between <scp>C</scp>hina and <scp>L</scp>aos: Regionalization by <scp>A</scp>kha and <scp>T</scp>ai rubber farmers

2013· article· en· W1564078155 sur OpenAlexaff
Janet C. Sturgeon

Notice bibliographique

RevueSingapore Journal of Tropical Geography · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésChemistryNatural rubberCell biologyMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a multi‐sited ethnography of cross‐border rubber cultivation between China and Laos. Smallholder minority rubber farmers from Xishuangbanna (China) have forged successful informal share‐cropping arrangements to grow rubber trees on the land of relatives and friends in neighbouring Laos. By becoming rich and entrepreneurial rural citizens, Akha and Tai farmers have also, in their own eyes, raised their own ‘quality’ (suzhi) and see themselves as ‘modern’. By examining various meanings of ‘modern’ in China, and contrasting the rubber farmers' experience with Jacob Eyferth's notion of rural ‘deskilling’, this paper shows how through learning to plant, cultivate and tap rubber, these farmers have taken on the discipline and technical knowledge of ‘modern’ workers and become ‘skilled’. By rising in ‘quality’, minority farmers on China's periphery challenge the entrenched binaries of urban/rural, modern/backward, prosperous/poor and Han/minority nationality. Xishuangbanna minority farmers acknowledge that they are also ‘backward’ in the Chinese social hierarchy, but their extension of rubber cultivation to kin and others in Laos has confirmed their modernity as dispensers of development, technical know‐how and ‘superior’ Chinese culture to Lao farmers who are ‘backward and poor’. In contrast to large state rubber farms that have failed to establish rubber plantations in northern Laos, minority farmers have created regionalization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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