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Record W1980314588 · doi:10.4000/vertigo.14886

Les politiques agricoles de l'Indonésie et de la Malaisie face aux impératifs de la sécurité alimentaire

2014· article· fr· W1980314588 on OpenAlexaffvenue
Stéphane Bernard

Bibliographic record

VenueVertigO · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture, Land Use, Rural Development
Canadian institutionsUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis les années 1960, plusieurs pays d’Asie du Sud-Est ont réussi à atteindre, surtout grâce à l’augmentation de la production agricole, une plus grande sécurité alimentaire. L’État postcolonial a été au cœur de l’essor de l’agriculture en Indonésie et en Malaisie, mais son rôle tend à se modifier surtout depuis le tournant du millénaire. Pour cerner les transformations des politiques agricoles contemporaines en Indonésie et en Malaisie, nous abordons la question suivante : quelles sont les stratégies adoptées par les États pour assurer la sécurité alimentaire? Afin d’y répondre, les politiques concernant deux filières agricoles de premier plan, soit celles du riz et de l’huile de palme, sont passées en revue. L’étude démontre que les deux États ont d’abord poursuivi des politiques d’autosuffisance en matière de production rizicole avec des résultats variables. Malgré des mesures de libéralisation depuis la fin des années 1990, plusieurs mécanismes assurent toujours l’encadrement de la filière rizicole dans les deux États. Parallèlement, les administrations indonésiennes et malaisiennes ont misé sur l’accroissement des cultures de rentes, en particulier celle du palmier à huile. Dans les deux cas, l’État a d’abord joué un rôle primordial dans l’essor de l’huile de palme en favorisant la création d’une classe d’exploitants parcellaires. Toutefois, en misant sur les cultures d’exportation, ces États semblent avoir relégué au second plan l’objectif d’autosuffisance alimentaire. Cela semble soulever des risques, surtout pour l’Indonésie où une large portion de la population dans les régions rurales comme urbaines vit encore en situation d’insécurité alimentaire.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.535
Threshold uncertainty score0.820

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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