1 From the Green Revolution to the Evergreen Revolution: Studies in Discourse Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Green Revolution today is the stuff of legend. The literature of the green revolution can never be monocultural. The diversity of perspectives from which it has been analyzed is impressive. The political scientist, Ashutosh Varshney (1995) has provided a political economy of the green revolution contrasting the Nehru – Mahalanobis and Charan Singh models. The physicist, Vandana Shiva (1991) from a feminist ecological perspective has produced a provocative link between green revolution and the terrorism and ethnic violence that followed in Punjab. If Varshney is replete with policy documents, Shiva’s study unravels the green revolution from civic consciousness of an alternative agriculture. Robert Anderson (1991), a Canadian anthropologist studied the Rockefeller Foundation archive to read the green revolution as another great module of US foreign policy. The works of Bayliss Smith, Sudhir Wanamali etc. add to this first genre of narrative. Beyond politics and policy, there are archives of autobiography. There is first C. Subramaniam’s ‘Hand of Destiny ’ (1995) and B. Sivaraman’s ‘Bitter Sweet ” (1991) autobiography. The two together double up to capture the political strategies and
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,052 |
| Communication savante | 0,025 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».