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Enregistrement W1980314588 · doi:10.4000/vertigo.14886

Les politiques agricoles de l'Indonésie et de la Malaisie face aux impératifs de la sécurité alimentaire

2014· article· fr· W1980314588 sur OpenAlexaffvenue
Stéphane Bernard

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis les années 1960, plusieurs pays d’Asie du Sud-Est ont réussi à atteindre, surtout grâce à l’augmentation de la production agricole, une plus grande sécurité alimentaire. L’État postcolonial a été au cœur de l’essor de l’agriculture en Indonésie et en Malaisie, mais son rôle tend à se modifier surtout depuis le tournant du millénaire. Pour cerner les transformations des politiques agricoles contemporaines en Indonésie et en Malaisie, nous abordons la question suivante : quelles sont les stratégies adoptées par les États pour assurer la sécurité alimentaire? Afin d’y répondre, les politiques concernant deux filières agricoles de premier plan, soit celles du riz et de l’huile de palme, sont passées en revue. L’étude démontre que les deux États ont d’abord poursuivi des politiques d’autosuffisance en matière de production rizicole avec des résultats variables. Malgré des mesures de libéralisation depuis la fin des années 1990, plusieurs mécanismes assurent toujours l’encadrement de la filière rizicole dans les deux États. Parallèlement, les administrations indonésiennes et malaisiennes ont misé sur l’accroissement des cultures de rentes, en particulier celle du palmier à huile. Dans les deux cas, l’État a d’abord joué un rôle primordial dans l’essor de l’huile de palme en favorisant la création d’une classe d’exploitants parcellaires. Toutefois, en misant sur les cultures d’exportation, ces États semblent avoir relégué au second plan l’objectif d’autosuffisance alimentaire. Cela semble soulever des risques, surtout pour l’Indonésie où une large portion de la population dans les régions rurales comme urbaines vit encore en situation d’insécurité alimentaire.

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 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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