Who gets the human appropriation of net primary production?: Biomass distribution & the ‘sugar economy’ in the Tana Delta, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
In this article we focus on the connection between purchases of land and the emerging ‘biomass-economy’, analysing \nbiomass distribution in a region targeted for land-grabbing in order to understand the process from both bio-physical \nand political ecological perspectives. We narrow the focus down to a case study in the Tana Delta, Kenya, one of the \nnew commodity frontiers in the recent large-scale land acquisitions, employing an indicator derived from social \nmetabolism analysis — the Human Appropriation of Net Primary Production (HANPP). This allows us to examine \nbiomass flows in the Delta, combining a biophysical perspective with a political-ecology analysis of the interests, \nstakes and power politics in the delta. The first section introduces the conceptual tools and theoretical framework, \nexpanding on the concept of the ‘sugar economy’ as a socio-metabolic transition, and material and energy flow \nanalysis (MEFA) as valuable instruments in gauging sustainability and potential sites of conflict over biomass. The \nsecond section contextualises the case study of the Tana Delta in Kenya as a site of conflict over biological resources \nthrough an analysis of property rights and historical dynamics. The third section presents the results of the analysis of \nbiomass distribution. The fourth and fifth sections offer discussion of the results and the conclusions.
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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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».