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Enregistrement W2802947902 · doi:10.1111/joac.12268

The political ecology of rice intensification in south India: Putting SRI in its places

2018· article· en· W2802947902 sur OpenAlexafffund
Marcus Taylor, Suhas Bhasme

Notice bibliographique

RevueJournal of Agrarian Change · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLivelihoodScope (computer science)Food securityPolitical ecologyPoliticsSouth asiaSystem of Rice IntensificationPaddy fieldBusinessEcologyEconomic growthPolitical scienceDevelopment economicsAgricultureSociologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The system of rice intensification (SRI) has been promoted across Asia as a means to improve rice yields while decreasing water use and external inputs. It is argued to be a generalisable means by which to revalidate smallholder livelihoods and improve food security across the region. Current debates about SRI, however, remain predominantly technical in scope, focusing on field‐level outcomes. To more adequately understand the potential of SRI for smallholder farmers, we argue that it is necessary to situate SRI within a political ecology framework that addresses how the adoption and practice of SRI is shaped by uneven access to key assets including labour, water, and extension networks. Fieldwork conducted in Mahabubnagar district in Telangana, south India—where SRI had been widely disadopted despite the achievement of higher yields—is used to illustrate why agronomic analysis must engage directly with the complex social contexts in which farmers operate.

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)0,001
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 enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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