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Enregistrement W2101721719 · doi:10.1080/13648470.2014.918931

‘The land is now not fertile’: social landscapes of hunger in south-eastern coastal Tanzania

2014· article· en· W2101721719 sur OpenAlexafffund
Mai‐Lei Woo Kinshella

Notice bibliographique

RevueAnthropology and Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTanzaniaFood securityGeographyFocus groupEconomic growthSocioeconomicsEthnographySociologyPolitical scienceAgricultureEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on ethnographic fieldwork in a coastal village in south-eastern Tanzania, this paper examines how social inequalities and social suffering become embodied in the lived experiences of hunger. The paper explores local meanings of food, fertility and hunger and how these concepts interconnect and materialize on a landscape impacted by two large-scale conservation and development projects, the Mtwara Development Corridor and the Mnazi Bay Ruvuma Estuary Marine Park. Fourteen in-depth interviews Sinde villagers were conducted to elicit narratives about their food experiences in addition to 24 hour food recall and pile sort to explore local taxonomies of food. One focus group discussion with six women was also conducted. The study finds displacement from resources by the conservation and development projects has exacerbated existing food security issues of irregular rains, increasing food prices and malnourished bodies. The downward cycle of food insecurity has local villagers worried about the viability of their community's future, embodied in the health of local children and their performance in school. Increasing food insecurity is internalized within the community as infertility where the health of the landscape is connected to the health of society.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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