“Dream brokers” and the moral economy of frontier investments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
• Investments in land-use frontiers are morally fraught due to their social and ecological impacts. • Frontier investors ease these moral tensions by mobilizing narratives about frontier land-use change and their role in it. • Narratives downplay moral costs & upsell benefits of investments, while portraying investors as agents of positive change. • Brokers who help investors navigate material dimensions of frontiers also actively shape and disseminate these narratives. • That discursive work is an important way in which brokers contribute to bringing about the “dream” of frontier development. Agricultural frontiers continue to expand rapidly in multiple parts of the world, with massive social and ecological consequences. As awareness of these issues rises, so does societal pressure on frontier investors, who find themselves under increased scrutiny from civil society and environmental groups. In this study, we argue that frontier actors, in response to these pressures, deploy narratives that seek to resolve moral tensions around their activities in an attempt both to lessen exposure to criticism and to appease their own moral insecurities. Through a re-analysis of interviews conducted between 2013 and 2018 in two land-use frontier settings, the Gran Chaco region in South America and Niassa province in Mozambique, we explore the narratives used by frontier investors to frame and justify their actions as rightful and appropriate. We also highlight the important role played in this process by brokers who, in addition to facilitating these investments materially, operate at the discursive level to fashion these narratives into a positive, socially acceptable vision of frontier development. In disseminating the carefully curated “dream” of a morally just frontier, brokers pre-empt critiques of frontier investments and help bring about the future they want.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle