Bibliographic record
Abstract
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".