Coconut Crisis in Kerala? Mainstream Narrative and Alternative Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
India's oilseeds sector, of which the coconut economy is part, experienced drastic changes in the wake of agricultural liberalization in the mid-1990s.A persistent coconut crisis 'narrative' emerged after sharp prices declines in 2000-02 in which small farmers in the state of Kerala, India's main coconut producer, were identified as victims from the liberalized importation of cheap palm oil.This paper describes this crisis narrative based on a literature review of academic and official reports, and it challenges its problem analysis juxtaposing it with information from ethnographic research with local farmers and traders.The research indicates that local labour shortages and increased regional competition also had a strong impact on Kerala's coconut development, which varied from region to region.Furthermore, small farmers with their diversified livelihoods did not recognize a 'crisis' as such.Drawing upon the 'advocacy coalition framework', the paper also indicates reasons for the emergence and persistence of the coconut crisis narrative and it points to complex processes of restructuring social space in the age of globalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,033 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».