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Enregistrement W1711654796 · doi:10.1111/dech.12001

Agricultural Modernization and Climate Change in Vietnam's Post‐Socialist Transition

2013· article· en· W1711654796 sur OpenAlexaff
François Fortier, Trần Thị Thu Trang

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Change · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryPovertyContext (archaeology)Economic systemAgricultureVietnameseClimate changePolitical economyEconomicsPolitical scienceDevelopment economicsEconomic growthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article presents a critique of Vietnam's agricultural modernization in the context of its post‐socialist transition and the emerging climate crisis. Agricultural modernization has led to impressive rates of wealth creation that have pulled many Vietnamese out of poverty and food insecurity over the past two decades. However, the model's own logic of accumulation has also made the country increasingly reliant on complex processes and has locked in various technological path dependencies. These include energy‐ and input‐intensive production, engineered landscapes, reduced agro‐biodiversity, and weakened social networks, knowledge and skills. As a result, Vietnam is becoming more sensitive and less able to adapt to structural shocks, notably that of climate change. Furthermore, and crucially, the post‐socialist transition since the launch ofĐổi mới(market reform) has given rise to a political economy with dominant interests increasingly vested in the continuity of this modernization model. The article argues that it is this new dynamics of class and state–society relations that now represents the main obstacle to the development of credible solutions to the climate crisis.

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)0,001
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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