Migration and Agriculture. Mobility and change in the Mediterranean area by Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta
Bibliographic record
Abstract
Reviewed by: Migration and Agriculture. Mobility and change in the Mediterranean area by Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta Lucio Castracani Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta (sous la direction de), Migration and Agriculture. Mobility and change in the Mediterranean area Londres et New York: Routledge, 2017 Ces dernières décennies, l'agriculture dans la région Méditerranéenne a été caractérisée par de forts bouleversements sur le plan productif et sur le marché de travail, avec des conséquences sociales dramatiques pour les familles paysannes et pour la main-d'œuvre agricole, notamment migrante. El Ejido, Rosarno, Manolaba, Izbet Mershaq sont quelques villages disséminés le long les côtes méditerranéennes du nord au sud, de l'ouest à l'est, qui ont vu l'explosion de conflits, entre les locaux et la main-d'œuvre migrante ou entre les paysans et l'état, face au nouveau scénario productif, social et politique. Le livre « Migration and Agriculture » sous la direction d'Alessandra Corrado, Carlos de Castro et Domenico Perrotta, analyse ces changements à partir d'une approche interdisciplinaire qui articule un regard historique avec des méthodes qualitatives, en mettant en lumière le lien entre la restructuration de l'agriculture et les processus migratoires. Un lien qui se cristallise dans le travail. Le livre est composé de 19 essais divisées en cinq parties, plus une introduction collective signée par Corrado, de Castro, Perrotta et une conclusion d'Alessandra Corrado. Les premières trois parties abordent davantage la restructuration de l'agriculture, la quatrième celle du marché de travail et des formes de recrutement, la cinquième celle des conflits et des résistances dans ces régions agricoles. Cela-dit, la structure peut être considérée seulement comme une proposition de lecture, car, grâce au travail de coordination, les contributions semblent pour la plus part se développer de façon homogène autour de l'argumentation principale: l'agriculture au cours des dernières trente ans a vécu des changements globaux avec l'adoption de politiques néolibérales, qui ont déterminées le contrôle par les grandes chaînes de la distribution, la réduction du nombre d'entreprise malgré l'augmentation de leur taille et une vocation à l'exportation avec la libéralisation des marchés. Les entreprises ont fait face à ces changements grâce au recrutement d'une main-d'œuvre (im)migrante. Le livre est de grand intérêt pour la diversité des études de cas en Espagne, en France, en Grèce, en Italie, au Maroc, au Portugal en Tunisie et en Turquie, qui mettent en lumière de façon détaillée la multiplicité des adaptations locales [End Page 304] et les changements des marchés de travail dans le cadre de ce nouveau « régime alimentaire néolibérale » (320). L'attention aux adaptations locales montre qu'il n'y a pas eu un modèle unitaire de restructuration du secteur agricole, mais que l'incorporation dans les chaines agroalimentaires globales a eu lieu de diverses façons et parfois même à l'intérieure du même pays (voir la contribution de Perrotta sur la production de tomates en conserve en Italie). Cependant, malgré ces différences, les études de cas cernent certains processus récurrents, utiles pour comprendre l'impact de la restructuration du secteur agricole sur le travail. J'aborde ici trois de ces processus. Tout d'abord, notons qu'une construction politique des marchés de travail émerge dans chacune des analyses, où le but principal est la création d'une main-d'œuvre flexible, « juste à temps » comme le souligne Garrapa (121). Les études montrent que la création d'une main-d'œuvre flexible s'est réalisée par une composition de la main-d'œuvre agricole de plus en plus diversifiée et hiérarchisée. Cette diversité est créée notamment par la multiplication des statuts migratoires. Les auteurs mentionnent l'utilisation de personnes sans-statut, de personnes embauchées par le biais de programmes de migration temporaire et aussi...
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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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".