Nation-building, industrialisation, and spectacle: Political functions of Gujarat’s Narmada pipeline project
Notice bibliographique
Résumé
Since 2000 the Indian state of Gujarat has been working to construct a state-wide water grid to connect 75% of its approximately 60 million urban and rural residents to drinking water sourced from the controversial Sardar Sarovar Dam on the Narmada River. This project represents a massive undertaking – it is billed as the largest drinking water project in the world – and is part of a broader predilection toward large, concrete-heavy supply-side solutions to water insecurity across present-day India. This paper tracks the claims and narratives used to promote the project, the political context in which it has emerged, the purposes it serves and, following Ferguson (1990), the functioning of the discursive-bureaucratic 'machine' of which it is a product.The dam’s reinvention as the solution to Gujarat’s drinking water shortfall – increasingly for cities and Special Industrial Regions – reflects a concern with attracting and retaining foreign investment through the creation of so-called 'world-class' infrastructure. At the same time, this reinvention has contributed to a project of nation-building, while remaining cloaked in a discourse of technological neutrality. The heavy infrastructure renders visible Gujarat’s commitment to 'development' even when that promise has yet to be realised for many, while the promise of Narmada water gives Gujarat’s leaders political capital with favoured investors and political supporters. In conclusion, I suggest that the success of infrastructure mega-projects as a political tool is not intrinsically tied to their ability to achieve their technical and social objectives. Instead, the 'spectacle' of ambitious infrastructural development projects may well yield political gains that outweigh, for a time, the real-world costs of their inequity and unsustainability.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».