When do Agricultural Exports Help the Rural Poor? A Political-economy Approach
Notice bibliographique
Résumé
Many economists have argued that agricultural exports should be one of the best ways to reduce rural poverty in developing countries, through the creation of productive employment in the rural areas. Non-economists have tended to be sceptical, often seeing such exports as competitive with food crops and thus potentially threatening to an adequate supply of food. The historical record includes many cases in which the prospect of profitable agricultural exports prompted the rich/powerful to appropriate land formerly occupied by lower income agricultural workers, often squatters or people with traditional land rights. That record, as currently understood, leaves it unclear whether such exports have more frequently brought benefits to the rural poor or hurt them. An adequate model of the poverty effects of agricultural exports must thus take account of how control of land (and labour as well) may be shifted among groups without compensation as it becomes more valuable. Two major issues/questions are of current interest. First, have the unjust mechanisms whereby the rich wrested valuable resources from the poor in the past become less common? Second, is there evidence that the sort of labour-intensive agricultural exports most likely to benefit the poor are growing fast enough to suggest an important poverty effect at present and in the future? More in-depth research is needed to clarify both points. For the present, it appears unlikely that agricultural exports will be a major source of poverty reduction for the rural poor in the Third World taken as a whole.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».