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Enregistrement W3111019654 · doi:10.33524/cjar.v21i1.519

Neoliberal Colonial Capital and Participatory Action Research (PAR) in Terrains of Land/Forest-Based Resistance

2020· article· en· W3111019654 sur OpenAlexaffvenue
Dip Kapoor

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeoliberalism (international relations)AuthoritarianismColonialismNationalismCapitalismPolitical economyPolitical scienceResistance (ecology)Participatory action researchDemocracySociologyPoliticsLawAnthropologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

British colonization initiated colonial capitalist dispossession of Adivasi-Dalit-Nontribal Forest Dwellers (ADNTFD) in India. Post-independence development continued this trend, accentuated by the neoliberal turn in the early 1990s orchestrated by the then Congress government and intensified by saffron (Hindu nationalist) authoritarian neoliberalism under the recently re-elected Bharatiya Janata Party in 2014 and 2019, leading the National Democratic Alliance regime. Neocolonial continuities and current neoliberal colonial capitalist dispossession and resistance in the forest belt, or India’s contemporary ‘land wars’, are dialectically linked to potential spaces for Participatory Action Research (PAR) with/in ADNTFD struggles. This paper explores the imbrications of the neoliberal agenda, land wars and PAR in India, and by extension, for similar contexts addressing the vicissitudes of neoliberal authoritarian capitalism in the neo-colonies.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,089 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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