Markets in the mountains: upland trade-scapes, trader livelihoods, and state development agendas in northern Vietnam
Bibliographic record
Abstract
Ma thèse examine les mécanismes qui entrent en jeu dans le processus d'intégration des populations des hauts plateaux du nord du Vietnam (Province de Lào Cai) à l'économie de marché. Je démontre que les initiatives et les innovations individuelles, l'État ainsi que les forces du marché concourent à la création des marchés de montagne ou à leur adaptation à des conjonctures nouvelles. Je rappelle et je critique l'agenda de l'État vietnamien dans les hauts plateaux de même que ses politiques concernant les relations ethniques, les pratiques culturelles, les conditions et moyens de subsistance des populations montagnardes, les marchés de montagne et le commerce en général. L'État promeut actuellement un modèle de développement des marchés de montagne basé sur le modèle qui régit le commerce dans les basses terres abritant la majorité de la population du pays. L'État encourage aussi dans les hauts plateaux une forme de développement touristique bien précise. Parfois, ce développement accroît la capacité des montagnards à pourvoir leurs besoins de base et à maintenir leurs pratiques culturelles. Parfois, c'est l'inverse qui se produit. La volonté de l'État d'intégrer les populations des hauts plateaux à l'économie de marché et les politiques qui s'ensuivent tiennent rarement compte de la nature et de la complexité des circuits commerciaux traditionnels, de leur importance culturelle et de leur contribution au bien-être des populations montagnardes.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".