The Rush for Land and Agricultural Investment in Ethiopia: What We Know and What We Are Missing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
More than a decade has passed since the triple crises of food, energy and finance in the period 2007–2008. Those events turned global investor interest to agriculture and its commodities and thereafter the leasing of tens of millions of hectares of land. This article reviews and synthesizes the available evidence regarding the agricultural investments that have taken place in Ethiopia since that time. We use a systematic review approach to identify literature from the Web of Science and complement that with additional literature found via Google Scholar. Qualitative and quantitative methods are used to analyze the available literature. In so doing, we raise questions of data quality, by analyzing the evidence base used by many studies (the Land Matrix database) and compare it with data we obtained from the Government of Ethiopia. We find that while the Land Matrix is the largest available database, it appears to present only a fraction of the reality. In critically assessing the literature, we identify areas that have been under-researched or are missing from the literature, namely assessments of gendered impacts, the role of diaspora and domestic investors, interdisciplinary approaches (e.g., integrating climate change, biodiversity, and water), and studies that move beyond technical assessment, such as looking at the impacts on traditional knowledge and socio-cultural systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle