Creating learning and action space in South Africa’s post-apartheid land redistribution program
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses the case of South Africa’s latest land redistribution strategy known as the Proactive Land Acquisition Strategy, to explore whether, and how, research can have direct and positive impacts on beneficiaries of land reform. The study is situated within the practice of action research: to explore how it can generate knowledge that can be shared back and forth between stakeholders, as well as how it may ignite changes that the participants desire. The findings are that Proactive Land Acquisition Strategy is not meeting the overall goals land reform. But action research has allowed the beneficiaries to emerge from the process with new knowledge about their rights, as well as what options they have to move forward in their fight for secure land rights and decent livelihoods. We introduce a concept of a ‘learning and action space’ to explain our practice of action research. The paper concludes that action research is a desirable approach for land reform, but while it succeeded in educating beneficiaries, it is only one ingredient in ongoing struggles to challenge power relations among citizens and between citizens and the state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,041 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».