Can the river speak? Epistemological confrontation in the rise and fall of the land grab in Gambella, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I focus on the role of knowledge production in the rise and fall of the Indian multinational agribusiness firm Karuturi’s efforts to become a leading global supplier of food through the initiation of large-scale industrial agricultural production in the Gambella province of Ethiopia. In particular, I interrogate a modernist epistemological framework which privileges the “developmental” knowledge of the Ethiopian state and the “productive” knowledge of Indian capital as central to the urgent task of mastering nature and bringing dormant virgin lands to life, while at the same time it necessarily discounts, through processes of racialization, displaced indigenous peoples and nonhuman life forms as beings incapable of efficient and productive economic activity. My argument in this paper is that while modernist knowledge production and mobilization has been critical to Karuturi’s construction of the Gambella land concession as a staging ground for its launch into global prominence in agro-food provisioning, it has also proved fatal to the project, as the epistemological inability to incorporate indigenous knowledge that accounts for “extra-human” agency left the company dramatically unaware of the particular socio-ecological dynamics of the Baro River ecosystem on whose floodplain the land concession was located.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,047 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».