LGAR - Fixing the land: The role of knowledge in building new models for rural development
Notice bibliographique
Résumé
Over the past five years, the term “land grab” has made international headlines. First coined by activists documenting the rise in media reports about displacements caused by the sale or transfer of land, land grabbing quickly became an object of academic research and debate. Although the phenomenon of land grabbing—both as a characteristic of the contemporary global conjuncture and as a specific set of practices in particular places—has been difficult to precisely define, academics, activists, development practitioners, and policy-makers largely agree that there has been a concerted and increased rush to acquire land over the past decade. Conservative estimates suggest that large-scale land acquisitions (LSLA, as they are commonly known) have resulted in a ten- to twenty-fold increase in the amount of land changing hands annually since 2008 (over the annual average of the preceding forty years). Ongoing research suggests that investments were prompted by a combination of factors, such as the so-called global food crisis of 2007–08; concerns over land and energy scarcity; elite politics at multiple levels’ and market failures, particularly in housing and insurance, which liberated considerable capital for investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,047 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».