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Enregistrement W4205590150 · doi:10.5325/jdevepers.4.1-2.0009

Genetically Modified Crops and Gender Relations in Low-and Middle-Income Countries: A Critical Review

2020· review· en· W4205590150 sur OpenAlexaff
Matthew A. Schnurr, Lincoln Addison, Sylvia Bawa, Christopher Gore

Notice bibliographique

RevueJournal of Development Perspectives · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan UniversityMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningRedressScholarshipContext (archaeology)PovertyOrder (exchange)EconomicsDevelopment economicsPolitical scienceEconomic growthSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since their release in the early 1990s, genetically modified (GM) crops have been lauded as a tool to redress stagnating yields and food insecurity among poor farmers. The potential for GM crops to alleviate poverty for farmers in low- and middle-income countries (LMICs) will likely hinge on their ability to enhance women’s overall well-being, yet there is little research that evaluates if (and how) the technology has such transformative potential. This article reviews the existing scholarship on this topic by grouping it into three strands: (1) the impacts of GM crops on labor processes, (2) gender and patterns of adoption, and (3) the consequences of GM crops for intra-household gender relations. Each area is characterized by contradictory findings, reflecting the diversity and complexity of gender relations in different contexts. Our review suggests that further research should build on mixed-method approaches that involve long-term interactions with households in order to generate robust and gender-disaggregated data that yield nuanced, context-specific analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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