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Record W2131315302 · doi:10.7202/018881ar

L’antagonisme de l’exploitation collective postsocialiste1

2008· article· fr· W2131315302 on OpenAlexaffvenue
Liesl L. Gambold

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture, Land Use, Rural Development
Canadian institutionsDalhousie University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien qu’en Russie l’agriculture ait été privatisée il y a plus de dix ans, elle reste à implanter sur le plan individuel. Les obstacles économiques que doivent affronter les agriculteurs laissés pour compte sont, dans la plupart des cas, presque insurmontables. De plus, ceux qui tentent l’expérience de l’agriculture en entreprise privée et qui quittent l’exploitation collective doivent également être prêts à quitter symboliquement la communauté. En effet, bien que pour certains l’entreprise privée soit tentante et les perspectives du marché alléchantes, pour d’autres la discutable valeur morale de l’économie capitaliste ne s’est pas avérée suffisamment satisfaisante pour les inciter à abandonner l’exploitation collective telle qu’elle est maintenant réorganisée. Une économie dite émotionnelle, qui, avec les contraintes matérielles, guide les choix individuels dans les pratiques de subsistance, peut être élaborée comme une autre voie que les approches néoclassiques de la propriété privée. De nombreux habitants des zones rurales continuent à maintenir l’identité collective de leur travail agricole du fait qu’elle est étroitement liée avec les concepts socio-affectifs historiques de « travail », « vie » et « culture ». Fondé sur plus d’une année de recherches de terrain sur des fermes auparavant collectives, cet article étudie les conséquences complexes de la privatisation dans un village russe sur les plans émotionnel, économique et social.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.703
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.000

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 head0.183
GPT teacher head0.461
Teacher spread0.278 · 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 designNot applicable
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

Citations1
Published2008
Admission routes2
Has abstractyes

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