Growing centralization in China’s farmland protection policy in response to policy failure and related upward-extending unwillingness to protect farmland since 1978
Notice bibliographique
Résumé
Since 1978, China has experienced a rapid loss of arable land, leading to centralizing of farmland protection policies. To understand the growing centralization, this paper has used the lens of the interactions among (1) unwillingness to protect farmland among diverse actors, (2) policy failure and (3) policy change. The growing centralization is an adaptive response to the unwillingness to protect farmland from local up to provincial government levels, and its associated policy failure. The article suggests that gradual centralization over the last almost 40 years has gone through three phases: centralization to county-level, centralization to provincial-level, and intensifying technical supervision from central government. In the first phase, the unwillingness to preserve farmland appeared at the levels of the rural household, village and township; in the second phase, county- and prefecture-level governments began to lose willingness to preserve farmland; and, in the third phase, provincial governments’ willingness to preserve farmland weakened. The current centralized system has succeeded, for the most part, in addressing the problem of asymmetric information about farmland preservation between central and local governments, but the basic planning problem regarding loss of farmland remains a challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».