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Enregistrement W2802560355 · doi:10.1080/03056244.2018.1431213

From colonisation to globalisation: a history of state capture by the tobacco industry in Malawi

2018· article· en· W2802560355 sur OpenAlexaff
Julia Smith, Kelley Lee

Notice bibliographique

RevueReview of African Political Economy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésTobacco industryGlobalizationContext (archaeology)ColonialismEliteState (computer science)Government (linguistics)BlameCultivation of tobaccoLiberalizationEconomic growthPolitical scienceDevelopment economicsPolitical economyEconomyEconomicsBusinessMarket economyPoliticsGeographyLawAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malawi, the world's most tobacco dependent country, has long defended the tobacco industry as essential to its economy. The impoverished living conditions of tobacco farmers, however, raise questions about the true benefits accruing to the country. While the government and industry often blame public health advocates for declining leaf prices, and thus lower returns to farmers, this article scrutinises these claims from a historical perspective. It argues that a context of state capture has characterised Malawi's tobacco industry, originating with colonisation and evolving since to become increasingly entrenched. The analysis is divided into four periods: colonial (1890s-1964); national (1964-1981); liberalisation (1981-2004) and accelerated globalisation (2004 to present). Each period demonstrates how industry interests influenced government institutions and policies in ways that increased dependence on a crop that only benefits a minority of Malawians. Today, a transnational elite prospers at the expense of local growers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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