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Enregistrement W2292554737 · doi:10.1525/sod.2015.1.3.400

Food, Donors, and Dependency Syndrome(s) in South Sudan

2015· article· en· W2292554737 sur OpenAlexaff
Amy Kaler, John R. Parkins

Notice bibliographique

RevueSociology of Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDependency (UML)Food securityAutonomyContext (archaeology)SustainabilityDoctrineSociologyPolitical scienceEconomic growthPower (physics)Development economicsGeographyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the deployment of dependency as a keyword in discussions of food security in South Sudan, on the basis of interviews and observations carried out in December 2012. Our initial intent was to estimate challenges to rural food security as the country emerged from decades of violent conflict. However, the notion of a “culture of dependency” arose persistently from our data, alongside more conventional information about food. We contextualize this discursive deployment of dependency within ongoing scholarly debates about the existence of “dependency syndromes” in humanitarian relief operations in central Africa and within academic discussions of the power of buzzwords and keywords in development discourse, with particular reference to Swidler and Watkins's 2009 article “‘Teach a Man to Fish’: The Doctrine of Sustainability and Its Effects on Three Strata of Malawian Society.” We argue that dependency in the South Sudanese context incorporates four facets: the near-total economic dependency of South Sudan on oil revenues; the social-structural dependency of rural communities on international nongovernmental organizations (INGOs) for basic foodstuffs; a so-called “culture of dependency” that our informants claimed had taken root in rural areas, so that local people had lost old habits of autonomy and self-reliance; and the reliance of INGOs on the populations they serve. We do not empirically validate these “dependencies” but treat them as discursive constructs with potentially major implications for rural development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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