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Enregistrement W3147596513 · doi:10.82308/27580

Markets in the mountains: upland trade-scapes, trader livelihoods, and state development agendas in northern Vietnam

2012· article· en· W3147596513 sur OpenAlexfundno aff
Christine Bonnin

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésLivelihoodState (computer science)GeographyBusinessEconomic geographyAgricultureArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ma thèse examine les mécanismes qui entrent en jeu dans le processus d'intégration des populations des hauts plateaux du nord du Vietnam (Province de Lào Cai) à l'économie de marché. Je démontre que les initiatives et les innovations individuelles, l'État ainsi que les forces du marché concourent à la création des marchés de montagne ou à leur adaptation à des conjonctures nouvelles. Je rappelle et je critique l'agenda de l'État vietnamien dans les hauts plateaux de même que ses politiques concernant les relations ethniques, les pratiques culturelles, les conditions et moyens de subsistance des populations montagnardes, les marchés de montagne et le commerce en général. L'État promeut actuellement un modèle de développement des marchés de montagne basé sur le modèle qui régit le commerce dans les basses terres abritant la majorité de la population du pays. L'État encourage aussi dans les hauts plateaux une forme de développement touristique bien précise. Parfois, ce développement accroît la capacité des montagnards à pourvoir leurs besoins de base et à maintenir leurs pratiques culturelles. Parfois, c'est l'inverse qui se produit. La volonté de l'État d'intégrer les populations des hauts plateaux à l'économie de marché et les politiques qui s'ensuivent tiennent rarement compte de la nature et de la complexité des circuits commerciaux traditionnels, de leur importance culturelle et de leur contribution au bien-être des populations montagnardes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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