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Enregistrement W2343201504 · doi:10.1080/08865655.2016.1165132

Agribusiness and Informality in Border Regions in Europe and North America: Avenues of Integration or Roads to Exploitation?

2015· article· en· W2343201504 sur OpenAlexvenueno aff
Travis Du Bry

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgribusinessNegotiationWork (physics)Social capitalEthnographyImmigrationPolitical scienceEconomyProduction (economics)Capital (architecture)Socioeconomic statusEconomic growthAgricultureEconomic geographyGeographyRegional scienceSociologyEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agribusiness is a globalized industry typified by capital-intensive, large-scale production for domestic and foreign markets. The employment of both migrant and immigrant laborers, and the informality that surrounds use of these laborers, are important components to such production. This paper examines the adaptation to and negotiation of farm laborers in informal markets in conjunction with the socioeconomic development of rural communities in border regions. I present ethnographic research from two important border production zones: the Coachella Valley of Southern California in the United States, and the Campo de Dalías in Almería Province, Andalucía, Spain. Through comparison of these cases, I explore two interrelated aspects of informality in the agribusiness industry: obtaining work and finding a place to live. Establishing and maintaining social networks are key to overcoming social consequences that arise out of agribusiness practices, but their resolution differ in the Coachella Valley and Campo de Dalías. I conclude by discussing the implications of the comparison and possible avenues for further research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,307 · 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'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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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