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Enregistrement W2474693477 · doi:10.5539/ass.v12n8p184

Collective and Organic Farming in Tamil Nadu: Women’s Participation, Empowerment and Food Sovereignty

2016· article· en· W2474693477 sur OpenAlexvenueno aff
Dhruv Pande, Munmun Jha

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood sovereigntyEmpowermentTamilSovereigntyEconomic growthAgricultureCasteOppressionPoliticsState (computer science)Political scienceSociologyPolitical economyFood securityEconomicsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The aim of this paper is to explore the notion of women’s participation, empowerment and food sovereignty among the marginalized women farmers in the state of Tamil Nadu in India. The women farmers who belong largely to the so-called lower castes have been marginalized due to the persistent presence of the patriarchal structure and the continued oppression and discrimination in a caste-ridden society. This is supported and supplemented by the policies and politics of globalization through the state apparatus. This research, based on the fieldwork method, highlights the hitherto undermined role of women farmers in the wake of their efforts at establishing enhanced and sustainable socio-economic relations in connection with the local agricultural land which accounts for their economic and social independence and sovereignty, especially food sovereignty. The process marking this transformation includes collective and organic farming based on millets leading to the creation of an inherent and integral food sovereignty vis-a-vis the increasing usurpation of agricultural land through the nexus of the state government and private companies. The paper also analyzes the issue of land ownership, litigation cases involving women, and the role of community organizations which impel the hitherto marginalized women towards self-sustainable, self-sufficient and self-governed environment in rural agricultural economy.</p>

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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