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Enregistrement W2477304870 · doi:10.1080/14616742.2016.1191791

“Empowerment” as efficiency and participation: gender in responsible agricultural investment principles

2016· article· en· W2477304870 sur OpenAlexaff
Andrea M. Collins

Notice bibliographique

RevueInternational Feminist Journal of Politics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInternational Fund for Agricultural Development
Mots-clésEmpowermentFood securityEconomic growthWomen's empowermentAgricultureAgricultural productivityCorporate governanceEconomicsProductivityPolitical scienceSociologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amidst global concern over the state of transnational large-scale agricultural investments, several efforts have been made to set global standards for “responsible agricultural investment.” While these efforts have received mixed reviews from the international community, very little attention has been paid to the gendered language of these principles. Through examining two separate sets of agricultural investment principles – one created by the United Nations Food and Agriculture Organization (FAO), the United Nations Conference on Trade and Development, the International Fund for Agricultural Development and the World Bank, and the other by the United Nations Committee on World Food Security – this article finds that, despite different processes and participants in the creation of these principles, they nonetheless share a language of “empowerment” targeted at women and marginalized groups. However, in contrast to early feminist discourses of empowerment, these principles instead perpetuate the notion that empowerment is to be found through efficiency, productivity and participation in land and labor markets. This article takes a critical look at this language of economic empowerment in each set of principles, and points to the dangers of equating efficiency, productivity and participation with feminist empowerment. By not acknowledging the broader gender dynamics of agricultural governance and markets, these discourses risk deepening existing inequalities rather than moving toward meaningful social change.

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 enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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