How is Climate Change Changing Agrarian Studies?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A range of compelling recent literature highlights how climate change is rewriting the intertwined social and environmental processes that comprise agrarian landscapes. Mainstream reaction has been to double down on technical intensification strategies supplemented by a resolute faith in scientific advancement to reduce vulnerabilities. For critical agrarian studies, however, climate change raises new conceptual and methodological challenges. Has climate change reinforced or undermined existing concepts and frameworks that explain core dynamics of agrarian change? Does agrarian studies as a field of engaged research need to change alongside the climate? In this exchange our contributors consider how anthropocentric climate change requires the field to rethink core analytical categories within agrarian studies. Key questions that the forum addresses include: How does climate change validate and/or challenge the conceptual armoury and normative orientations inherited largely from Marxist‐influenced political economy? What new concepts and theoretical influences will prove helpful in orientating agrarian studies within a changing climate? How do we synthesise these with existing frameworks and concerns? And how does this reformulation change our understanding of the forms and content of resistance within agrarian environments?
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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 | 0,033 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».