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Enregistrement W2600880694 · doi:10.1080/03066150.2016.1257988

Land control dynamics and social-ecological transformations in upland Philippines

2017· article· en· W2600880694 sur OpenAlexfundno aff
Marvin Joseph F. Montefrio

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Peasant Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésIndigenousScholarshipShifting cultivationAgriculturePalm oilAgroforestryLand tenureLand useSocial controlGeographyEcologySociologyEconomic growthEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent scholarship on land grabs has begun exploring the complexity of local dynamics of land control, with emphasis on the concepts of access and exclusion and the social processes that influence these two. In this paper, I emphasize that a nuanced examination of broader social-ecological transformations would enrich our understanding of land control and exclusion. Drawing from field research in the Philippine province of Palawan, this paper examines how the combined effects of the practices of conservation enclosures, the uneven land accumulation brought about by oil palm expansion, and the use of legitimizing upland discourses all contribute to social-ecological transformations in swidden and the exclusion of indigenous smallholders from benefiting from integral forms of swidden agriculture. These practices of land control and the associated social-ecological transformations are not just interconnected, but also characterized by feedback mechanisms. The more smallholders decide to alter (or abandon) swidden practices, participate in oil palm contract farming, and/or sell their land to oil palm growers, the greater the tendency for land to accumulate among migrant settlers and absentee landowners. This, in turn, may lead to further reduction in the availability of fallow land and exclusion of more indigenous smallholders over time.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,583

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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