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Enregistrement W4200484602 · doi:10.1177/25148486211062004

Landscape plasticity and its erasure

2021· article· en· W4200484602 sur OpenAlexaff
Janet C. Sturgeon

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning E Nature and Space · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacializationSettlement (finance)State (computer science)GeographyEnvironmentalismSociologyChinaEcologyEthnologyPoliticsPolitical scienceArchaeologyGender studiesLawRace (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For centuries, people who call themselves Akha had formed village landscapes of rotating shifting cultivation fields amid regenerating trees together with enduring wooded sites, all under the purview of their ancestors. In Mengsong, an Akha settlement on the ridge separating China and Burma, farmers had managed complex, biodiverse and flexible landscapes for 250 years. In 1996–1997, my extended research there identified cultivation patterns that I called landscape plasticity, referring to farming practices that were highly mutable over space and time, often transgressing state-allocated property lines and the international border with Burma. From 1997 to 2011, a combination of exclusionary state forest policies, the racialization of upland minorities, and a state poverty alleviation project brought landscape plasticity and the ancestors to an end. Using concepts from sentient landscapes, resource access, environmentalism, racialization, and capitalist markets, this paper seeks to explain how landscape plasticity and the ancestors were erased. At the same time, I explore the puzzle of why Akha farmers saw these contingent outcomes as positive

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,032
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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