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Enregistrement W2805464344 · doi:10.1353/llt.2018.0027

Migration and Agriculture. Mobility and change in the Mediterranean area by Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta

2018· article· en· W2805464344 sur OpenAlexvenueno aff
Lucio Castracani

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArtEthnologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviewed by: Migration and Agriculture. Mobility and change in the Mediterranean area by Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta Lucio Castracani Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta (sous la direction de), Migration and Agriculture. Mobility and change in the Mediterranean area Londres et New York: Routledge, 2017 Ces dernières décennies, l'agriculture dans la région Méditerranéenne a été caractérisée par de forts bouleversements sur le plan productif et sur le marché de travail, avec des conséquences sociales dramatiques pour les familles paysannes et pour la main-d'œuvre agricole, notamment migrante. El Ejido, Rosarno, Manolaba, Izbet Mershaq sont quelques villages disséminés le long les côtes méditerranéennes du nord au sud, de l'ouest à l'est, qui ont vu l'explosion de conflits, entre les locaux et la main-d'œuvre migrante ou entre les paysans et l'état, face au nouveau scénario productif, social et politique. Le livre « Migration and Agriculture » sous la direction d'Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta, analyse ces changements à partir d'une approche interdisciplinaire qui articule un regard historique avec des méthodes qualitatives, en mettant en lumière le lien entre la restructuration de l'agriculture et les processus migratoires. Un lien qui se cristallise dans le travail. Le livre est composé de 19 essais divisées en cinq parties, plus une introduction collective signée par Corrado, de Castro, Perrotta et une conclusion d'Alessandra Corrado. Les premières trois parties abordent davantage la restructuration de l'agriculture, la quatrième celle du marché de travail et des formes de recrutement, la cinquième celle des conflits et des résistances dans ces régions agricoles. Cela-dit, la structure peut être considérée seulement comme une proposition de lecture, car, grâce au travail de coordination, les contributions semblent pour la plus part se développer de façon homogène autour de l'argumentation principale: l'agriculture au cours des dernières trente ans a vécu des changements globaux avec l'adoption de politiques néolibérales, qui ont déterminées le contrôle par les grandes chaînes de la distribution, la réduction du nombre d'entreprise malgré l'augmentation de leur taille et une vocation à l'exportation avec la libéralisation des marchés. Les entreprises ont fait face à ces changements grâce au recrutement d'une main-d'œuvre (im)migrante. Le livre est de grand intérêt pour la diversité des études de cas en Espagne, en France, en Grèce, en Italie, au Maroc, au Portugal en Tunisie et en Turquie, qui mettent en lumière de façon détaillée la multiplicité des adaptations locales [End Page 304] et les changements des marchés de travail dans le cadre de ce nouveau « régime alimentaire néolibérale » (320). L'attention aux adaptations locales montre qu'il n'y a pas eu un modèle unitaire de restructuration du secteur agricole, mais que l'incorporation dans les chaines agroalimentaires globales a eu lieu de diverses façons et parfois même à l'intérieure du même pays (voir la contribution de Perrotta sur la production de tomates en conserve en Italie). Cependant, malgré ces différences, les études de cas cernent certains processus récurrents, utiles pour comprendre l'impact de la restructuration du secteur agricole sur le travail. J'aborde ici trois de ces processus. Tout d'abord, notons qu'une construction politique des marchés de travail émerge dans chacune des analyses, où le but principal est la création d'une main-d'œuvre flexible, « juste à temps » comme le souligne Garrapa (121). Les études montrent que la création d'une main-d'œuvre flexible s'est réalisée par une composition de la main-d'œuvre agricole de plus en plus diversifiée et hiérarchisée. Cette diversité est créée notamment par la multiplication des statuts migratoires. Les auteurs mentionnent l'utilisation de personnes sans-statut, de personnes embauchées par le biais de programmes de migration temporaire et aussi...

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations0
Publié2018
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