The Work of Hunger: Security, Development and Food-for-Work in Post-crisis Jakarta
Notice bibliographique
Résumé
Food-for-work programs distribute food aid to recipients in exchange for labor, and are an important mode of aid delivery for both public and private aid providers. While debate continues as to whether food-for-work programs are socially just and economically sensible, governments, international institutions, and NGOs continue to tout them as a flexible and cost-effective way to deliver targeted aid and promote community development. This paper critiques the underlying logic of food-for-work, focusing on how this approach to food aid and food security promote labor force participation by leveraging hunger against poverty, and how the ideological and practical assumptions of food-for-work become enmeshed within discourses of geopolitical security. I rely on a case study examination of US-funded food-for-work programs implemented in Jakarta, Indonesia following the 1997 financial crisis. The crisis produced acute food insecurity and poverty in Indonesia, provoking fears of mob violence by the hungry poor and the spread of radical Islamism in the post-crisis political vacuum. Food-for-work programs were, in this context, meant to resolve the problems of both food insecurity and geopolitical insecurity by providing food to targeted populations, employment to those otherwise thrown out of work, and resituating the hungry poor in relation to broader scales of local, national, and global power.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».