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Enregistrement W1965194608 · doi:10.1068/a140188p

Everyday Expertise: Land Regularization and the Conditions for Land Grabs in Petén, Guatemala

2014· article· en· W1965194608 sur OpenAlex
Kevin Gould

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

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsDisadvantagedProperty rightsVisionHuman rightsPolitical scienceLaw and economicsSociologyEconomic growthPolitical economyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advocates claim that market-assisted land reform (MALR) promotes economic development and reduces poverty by improving the security of private property rights and the efficiency of land markets. However, scholars argue that MALR often benefits elites at the expense of the disadvantaged and forces intended beneficiaries to resist or make difficult compromises. Nevertheless, this critical literature largely glosses everyday processes of implementation that help this policy get traction in particular locations. This paper examines the work of regularizing (titling) land in the context of a World-Bank-funded MALR project in northern Guatemala. Specifically, the focus is on the meaning-making work of field technicians who seek to convince campesinos (peasants) to participate in this regularization project. In their recruiting efforts, these technicians creatively link neoliberal slogans, human rights narratives, and exclusionary visions of nation, race, and property. By examining how technicians elaborate knowledge in the field and on the fly, this study reveals spheres of politics where regularization could be modestly contested or transformed. Such politics are worth attending to because in northern Guatemala and elsewhere, regularization contributes to conditions for land grabs.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,171 · 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