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Record W1995485066 · doi:10.4000/vertigo.14914

Comment sécuriser l'accès au foncier pour assurer la sécurité alimentaire des populations africaines : éléments de réflexion

2014· article· fr· W1995485066 on OpenAlexvenueno aff
Florence Brondeau

Bibliographic record

VenueVertigO · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Agricultures familiales et agrobusiness sont deux systèmes agricoles que l'on oppose régulièrement quant à leurs capacités respectives à assurer la sécurité alimentaire des populations africaines. Ils apparaissent difficilement conciliables en particulier quant aux politiques foncières spécifiques qui leur sont associées. De fait, alors que l'ONU a proclamé 2014 « l'Année internationale des agricultures familiales », les paysans restent confrontés à une compétition foncière qui les condamne à survivre sur des surfaces insuffisantes à assurer la viabilité des exploitations; ceci alors que l’agrobusiness semble connaître un essor renforcé et s'approprier des surfaces foncières croissantes. Les effets dénoncés des attributions foncières à grande échelle et l'urgence de garantir l’approvisionnement alimentaire des populations suscitent la promotion de systèmes de production alternatifs (renouveau de l'agriculture contractuelle, développement des circuits courts), mais la sécurisation de l'accès au foncier conditionne pour partie la capacité des agricultures familiales à contribuer à la sécurisation des circuits d'approvisionnement alimentaires. Encore faut-il se questionner quant à la définition même de la sécurité foncière et aux modalités de sa mise en œuvre. Par ailleurs, la sécurisation du foncier est certes nécessaire, mais elle n'est sans doute pas suffisante pour susciter le processus de développement des exploitations familiales attendu.

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 categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.265
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.034
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.248 · 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.

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

Citations7
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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