Agricultura, alimentación y disputas territoriales: reflexiones iniciales / Agriculture, alimentation et disputes territoriales : premières réflexions
Bibliographic record
Abstract
En los últimos años, distintos autores nos han empujado a pensar en la tierra como mucho más que un recurso de producción o una relación de propiedad. Por ejemplo, la geógrafa canadiense Tania Murray Li (2014) plantea que la respuesta a la pregunta «¿Qué es la tierra?» pasa por analizar la forma particular en que materia, relaciones, prácticas y discursos son ensamblados dentro de contextos concretos. Ensamblajes que, a su vez, cambian a través del tiempo como resultado de las disputas políticas entre distintos grupos. Así, la tierra no es, per se, un recurso, una propiedad, o un territorio, sino que es producida como tal. Unos de los contextos donde se nota de manera más clara este proceso de ensamblaje de la tierra son la comida y lo que conocemos como sistemas agroalimentarios.Depuis quelques années, différents auteurs et autrices nous encouragent à repenser la terre autrement qu’en termes de ressource ou de propriété. Ainsi, selon la géographe canadienne Tania Murray Li (2014), il faut, pour répondre à la question « qu’est-ce que la terre ? », en passer par une analyse des articulations particulières, dans un contexte donné, entre matière, relations sociales, pratiques et discours, sachant que ces mêmes assemblages évoluent à leur tour au fil du temps et en fonction des conflits et oppositions politiques entre parties prenantes. La terre n’est donc pas en elle-même une ressource, une propriété ou un territoire mais une production sociale. La production alimentaire et les systèmes dits agroalimentaires constituent l’un des contextes où ce processus d’assemblage est le plus visible.
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 | 0.011 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.007 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".