La desigualdad y la pobreza como desafíos para el desarrollo territorial rural
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCCIÓN Según Schejtman y Berdegué (2004, p. 8), «aunque muchas de las causas de la pobreza rural tienen su origen fuera del sector, lo que no se puede discutir es la poca efectividad de las políticas de desarrollo rural impulsadas desde hace a lo menos tres o cuatro décadas, aún en países que han logrado tasas importantes de crecimiento económico.Cada vez son más quienes piensan que si queremos que los resultados sean diferentes en el futuro, debemos evitar seguir haciendo más de lo mismo.En la búsqueda de nuevas respuestas, en los últimos cuatro o cinco años ha cobrado fuerza en nuestra región el debate sobre el denominado enfoque territorial del desarrollo rural».El presente documento elabora esta idea.Primero, se presenta la información más reciente para las zonas rurales de América Latina sobre la evolución de la pobreza y de la desigualdad de la distribución del ingreso.A continuación se analizan tres posibles ámbitos de acción para las políticas y programas de desarrollo territorial rural, siempre desde el enfoque en pobreza y desigualdad.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».