Formalising village land dispossession? An aggregate analysis of the combined effects of the land formalisation and land acquisition agendas in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
While literature on land grabbing and land formalisation respectively has literally exploded the past decade, few studies analyse the practical processes taking place at their confluence, or provide an analysis at an aggregate level. This paper is based on 27 months of in-depth empirical investigation of thirteen large-scale agro-investments across four regions in Tanzania. It explores how four key legislative acts and policies related to land formalisation and land acquisition for large-scale agro-investments unfold on the ground, their implementation and combined effects. We show that land formalisation and acquisition are intrinsically linked: the former paving the way for investment in all thirteen cases. Moreover, rather than fulfilling development policy expectations of land tenure security for smallholder farmers, employment and poverty reduction in rural Africa, we demonstrate that, in Tanzania, these combined processes rather foster village land dispossession, investors’ land acquisitions, and a (re)centralisation of land control. Therefore, we argue that the conjoint implementation of policies associated with land formalisation and land investments have adverse consequences for rural farmers whose land is formalised and then set aside for investment ultimately leading to a formalised rural land dispossession. Our unique aggregate analysis thus provides solid support to the existing critique towards the parallel implementation of land formalisation and large-scale agro-investments, and the interlinked reform of the land legislative framework, all strongly supported by global development bodies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».