Defining “success” in large-scale agricultural investment: a typology based on different stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2007/2008, a triple crisis of food, fuel and finance sparked a global rush for agricultural land; tens of millions of hectares were acquired, primarily by foreign investors, within countries in the Global South. Amidst those transactions, intergovernmental organizations, national governments, investors, and community members envisioned what “success” of such investments entails. Although not explicitly defined, each stakeholder had different conceptualizations and measures of it, based upon the descriptions used and desired outcomes sought. Despite a large amount of literature analyzing the global rush for land, as far as we are aware no one has analyzed the diverse viewpoints about what success entails. This paper compares conceptualizations among four key stakeholder groups, based on ideal types from dominant narratives, and develops a typology of ideal stakeholder framing of success to allow comparisons of uses and thereby provide a foundation for researchers who are assessing the global land rush. This paper provides clarity about widely used, but inconsistently defined, framing providing an important foundation for clarity of meaning and comparative differences between stakeholders. The typology advances the discourse on the land rush by providing nuance to this widely used framing and makes explicit its diverse meanings.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».