Agricultural Deskilling and the Spread of Genetically Modified Cotton in Warangal
Notice bibliographique
Résumé
Warangal District, Andhra Pradesh, India, is a key cotton‐growing area in one of the most closely watched arenas of the global struggle over genetically modified crops. In 2005 farmers adopted India’s first genetically modified crop, Bt cotton, in numbers that resemble a fad. Various parties, including the biotechnology firm behind the new technology, interpret the spread as the result of farmer experimentation and management skill, alluding to orthodox innovation‐diffusion theory. However, a multiyear ethnography of Warangal cotton farmers shows a striking pattern of localized, ephemeral cotton seed fads preceding the spread of the genetically modified seeds. The Bt cotton fad is symptomatic of systematic disruption of the process of experimentation and development of management skill. In fact, Warangal cotton farming offers a case study in agricultural deskilling, a process that differs in fundamental ways from the better‐known process of industrial deskilling. In terms of cultural evolutionary theory, deskilling severs a vital link between environmental and social learning, leaving social learning to propagate practices with little or no environmental basis. However, crop genetic modification is not inherently deskilling and, ironically, has played a role in reinvolving farmers in Gujarat in the process of breeding.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».