MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7095830054

1 From the Green Revolution to the Evergreen Revolution: Studies in Discourse Analysis

2015· article· en· W7095830054 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueIndian History and Philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen RevolutionPoliticsHegemonyDestiny (ISS module)Diversity (politics)Information revolutionIndustrial RevolutionPower (physics)Terrorism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIndian History and PhilosophyTravaux en français237 207