Impact of transnational land acquisitions on local food security and dietary diversity
Notice bibliographique
Résumé
Foreign investors have acquired approximately 90 million hectares of land for agriculture over the past two decades. The effects of these investments on local food security remain unknown. While additional cropland and intensified agriculture could potentially increase crop production, preferential targeting of prime agricultural land and transitions toward export-bound crops might affect local access to nutritious foods. We test these hypotheses in a global systematic analysis of the food security implications of existing land concessions. We combine agricultural, remote sensing, and household survey data (available in 11 sub-Saharan African countries) with georeferenced information on 160 land acquisitions in 39 countries. We find that the intended changes in cultivated crop types generally imply transitions toward energy-rich, but nutrient-poor, crops that are predominantly destined for export markets. Specific impacts on food production and access vary substantially across regions. Deals likely have little effect on food security in eastern Europe and Latin America, where they predominantly occur within agricultural areas with current export-oriented crops, and where agriculture would have both expanded and intensified regardless of the land deals. This contrasts with Asia and sub-Saharan Africa, where deals are associated with both an expansion and intensification (in Asia) of crop production. Deals in these regions also shift production away from local staples and coincide with a gradually decreasing dietary diversity among the surveyed households in sub-Saharan Africa. Together, these findings point to a paradox, where land deals can simultaneously increase crop production and threaten local food security.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».