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Enregistrement W2244310418 · doi:10.1068/a130218p

Financing the agrarian transition? The Clean Development Mechanism and agricultural change in Latin America

2015· article· en· W2244310418 sur OpenAlexaff
Hannah Wittman, Lisa Jordan Powell, Esteve Corbera

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClean Development MechanismAgrarian societyLatin AmericansBusinessAgricultureLand grabbingKyoto ProtocolSustainable developmentFood securityNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceClimate changeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The food crisis of 2007–08 generated widespread global concerns about land consolidation and agricultural transition, with renewed attention on foreign land investments and growing global markets for meat and biofuels. As part of and alongside this process, agriculture and land-use projects registered in the Kyoto Protocol's Clean Development Mechanism (CDM) continued to rise, representing almost a third of global projects and almost 50% of projects in Latin America. In this paper we conduct an analysis of the sustainable development claims of Latin American CDM projects, focusing particularly on their implications for land consolidation, regional food security, and agrarian justice. Our analysis suggests that in Latin America those benefiting most from the development and sale of carbon-offset projects have, to date, been large-scale corporations investing in industrial carbon projects such as large tree plantations, sugarcane, and large-scale, export-oriented livestock production. As such, we argue that the carbonization of agriculture through the CDM serves as a driver of ‘global green grabbing’ and that the scope and financialization of CDM projects in the agriculture and forestry sectors in Latin America may contribute to the maintenance of an agrarian system of ‘climate injustice’ rather than foster sustainable development across the region.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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