Green grabs, land grabs and the spatiality of displacement: eviction from <scp>M</scp>ozambique's <scp>L</scp>impopo <scp>N</scp>ational <scp>P</scp>ark
Notice bibliographique
Résumé
The Mozambican state is currently working to relocate 7000 people from the interior of the Limpopo National Park (LNP), itself part of the Great Limpopo Transfrontier Park (GLTP). As the process began in 2003, this stands out as one of the region's most protracted contemporary conservation‐related evictions. I draw from this case to shed light on the increasingly complex spatial dynamics of land and green grabs and, more specifically, demonstrate the importance of zooming out from discrete land acquisitions to examine how their resulting displacements are increasingly shaped by spatial processes at and beyond their borders. In doing so, we begin to see that displacement from the LNP is not a simple case of eviction from a discrete protected area. Rather, it has been provoked by the opening of the international border, hence drawing transfrontier conservation areas (TFCAs) like the GLTP into the purview of land and green grabs. At the same time, competition over space with an adjacent grab – a sugarcane/ethanol plantation – has severely interfered with relocation, drastically prolonging it. The case, more broadly, sheds light on how conservation, agricultural extraction and climate change mitigation – all forms of land acquisitions that incite dislocation – come together to produce novel patterns of environmental displacement, placing profound pressures on rural communities and their abilities to occupy space and access resources, including labour opportunities.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».