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Enregistrement W2886009689 · doi:10.1080/03056244.2018.1497590

The Rwandan agrarian and land sector modernisation: confronting macro performance with lived experiences on the ground

2018· article· en· W2886009689 sur OpenAlexaff
An Ansoms, Giuseppe Cioffo, Neil Dawson, Sam Desiere, Chris Huggins, Margot Leegwater, Jude Murison, Aymar Nyenyezi Bisoka, Johanna Treidl, Julie Van Damme

Notice bibliographique

RevueReview of African Political Economy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrarian societyModernization theoryAgrarian reformLand reformPolitical scienceGreen RevolutionVariety (cybernetics)PovertyEconomic growthSustainabilityAgricultureCommodityDevelopment economicsAgricultural productivityEconomicsGeographyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rwanda has embarked on an ambitious policy package to modernise and professionalise the agrarian and land sector. Its reform fits into a broader call – supported by major international donors – to implement a Green Revolution in Sub-Saharan Africa. After 10 years of implementation, there is increased production output and value-addition in commercialised commodity chains. These are promising results. However, poverty reduction, particularly in more recent years, seems limited. Moreover, micro-level evidence from the field calls into question the long-term sustainability of the agricultural and land sector reform. In this article, a group of researchers, having engaged in in-depth qualitative research in a variety of settings and over an extended period, bring together their main research results and combine their key findings to challenge the dominant discourse on Rwanda as a model for development.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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