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Enregistrement W3136233891 · doi:10.7591/cornell/9781501753732.003.0003

Fictions of Surplus

2021· book-chapter· en· W3136233891 sur OpenAlexaboutno aff
Brett Christophers, Heather Whiteside

Notice bibliographique

RevueCornell University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodificationArticulation (sociology)Context (archaeology)NarrativePolitical sciencePolitical economyEconomicsEconomyGeographyLawArtPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter, focusing comparatively on the Canadian and UK experiences, explores one particular component of the wide-ranging work involved in privatizing and commodifying public land: the discursive component. It turns to a context where land commodification is driven less by extra-economic force and more by the lure of economic efficiency. The chapter examines the land “fictions” or legitimizing narratives — not just about land per se but about the different types of owners it can have — to rationalize and justify the process of commodification. It reveals that the kernel of these fictions is the particular idea invoked by the state that public land is often “surplus” land, and thus free to be commodified. The chapter details how surplus labels are readied, and land released to the private sector, through techniques of (dis)incentivization, the normalization of public land disposal practices, and the transfer of authority to different actors. Ultimately, the chapter presents three main sections: some essential preparatory material, the pivotal concept of “surplus,” considering its distinctive articulation and coloring in each national context, and the ways in which these fictions of surplus are brought to life.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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