Agri-Business Development in Cameroon: Colonial Legacies and Recent Tensions
Notice bibliographique
Résumé
Although Cameroon was not a prime target in the modern-day scramble for Africa, the Central African country has been a site of intense land-related tensions in the past decade. According to data from the Land Matrix, 2,771,406 hectares were subjected to land deals since the year 2000. By late 2019, 44 deals were registered as ‘concluded,’ covering 2,065,998 hectares of the area under negotiation. The main drivers are timber, biofuel crops, food products, and precious minerals. This chapter focuses on agro-industrial projects and provides a review of recent trends in land acquisitions that is grounded in critical development studies. Based on a mixed-methods approach combining an analysis of Land Matrix data and the study of legal frameworks with field work data, it aligns trends in land acquisitions with domestic politics and regulatory changes in the Republic of Cameroon. The chapter advances three key insights. First, the land rush in Cameroon was not a sudden phenomenon, and it emerged prior to the commodity price hike of the late 2000s. Second, conflictual land relations are the result of ineffective regulatory frameworks. Third, domestic actors, rather than foreign corporations, are of central importance for determining the outcomes of land-related long-term investments in sub-Saharan Africa.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».