Los contratos accidentales y su implicancia en los el procesos de concentración del capital en la región pampeana y la provincia de Chaco: 1988-2002
Bibliographic record
Abstract
En los últimos veinte años cambió la tendencia dominante en cuanto a la evolución del régimen de tenencia de la tierra en la argentina. De una "propietarización" de las explotaciones, se pasa al avance de la toma de superficie mediante diversos tipos de alquiler. Dentro de estos tipos, merece atención el caso de los "contratos accidentales". Ello es así ya que por una parte su corta duración está asociada a planteos nocivos para el medio ambiente, y por otra por su conveniencia para el proceso de concentración económica sectorial por parte de capitales de corto plazo del sector financiero. Este doble aspecto del contrato accidental merece un análisis específico, que le ha sido sumamente retaceado. En este escrito se procurará analizar los datos disponibles de los Censos Nacionales Agropecuarios sobre esta figura específica. Se propone responder dos preguntas relevantes: En primer lugar, ¿cuál es la real incidencia de los contratos accidentales, en cuanto a su relación con la superficie pampeana y al valor generado sobre ella? Como segundo punto, ¿Qué tipo de agente económico ha aprovechado más intensamente este tipo de contrataciones? En la respuesta a estos interrogantes, se puede profundizar aún más el análisis al comparar la evolución de lo ocurrido en terreno pampeano con lo acontecido fuera de la región. Se tomará como muestra a este respecto a la provincia de Chaco.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".