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Enregistrement W2150954041 · doi:10.1080/01436590701637375

Eliminating market distortions, perpetuating rural inequality: an evaluation of market-assisted land reform in Guatemala

2007· article· en· W2150954041 sur OpenAlexaff
Susana Gauster, S. Ryan Isakson

Notice bibliographique

RevueThird World Quarterly · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressLand reformPoliticsEconomicsAgrarian reformPovertyAgrarian societyCommodityDevelopment economicsEconomic growthLand tenurePolitical economyPolitical scienceMarket economyLawGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The signing of the Guatemalan Peace Accords in 1996 sought to end nearly four decades of civil war and to rectify what many have identified as the root cause of the violent conflict: the country's extremely unequal distribution of land. To achieve this aim, the agreement embraces the strategy of market-assisted land reform. The agrarian strategy has done little to level the country's agrarian structure, however, as the quantity of land that has been transferred is minimal and often of poor quality. Moreover, rather than alleviating poverty, the market-led strategy has indebted its intended beneficiaries. In part, the failure of the programme results from the limited political and financial support that it receives from policy makers. But its shortcomings are also rooted in the inherently flawed model of market-led agrarian reform, a strategy that disembeds land from its political and cultural contexts and envisions it as nothing more than a transferable commodity. To placate demands for land, Guatemalan officials have implemented a land rental programme that does little to redress the deep economic inequalities that plague Guatemala and underpin its political instability. A more comprehensive land reform is justified.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations116
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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