Power Struggles in Overlapping Social Fields: Explaining Investors Related Land Conflicts in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
This paper contributes to the scholarship on the local impacts of land investments by analysing how the expanding presence of investors in a Tanzanian village has led to land conflicts. Moreover, I seek to understand why two land conflicts have unfolded in different ways in the same Tanzanian village, and why the actors involved have chosen to act differently in similar and simultaneous situations. Building up on the emerging scholarship that looks at the local impacts of land deals, I argue for the utility of thinking local reactions to land deals as not only as historically embedded in sociopolitical contexts, but also as relational processes that are continuously actualized. Theoretically, I claim that using Bourdieu’s concept of field allows to better capture power flux, and to delve into the several micro-power dynamics that coexist within local political configurations. I make three main contributions. First, I draw attention to the importance of considering investments’ direct but also indirect impacts on existing local political dynamics and land rights to understand local reactions. Investors’ presence may have adverse collateral consequences for the most vulnerable local population, accentuating already existing differentiation dynamics, thereby further marginalizing them. Second, I demonstrate that actors’ role and position cannot be assumed to be constant in time and space: they depend on contingent configurations of power that constantly (re)define political fields. Finally, I highlight the importance of acknowledging the shaping nature of contingencies, which alter and influence in unexpected ways social fields, thereby constraining actors’ choices and power in addition to significantly influencing trajectories of land conflicts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».