How to make the desert bloom: An ethnographic and historical account of dryland agriculture within Palliser’s triangle
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse est une exploration ethnographique et historique de la culture céréalière industrielle des terres arides dans le sud-ouest de la Saskatchewan. Cette région englobe une partie du Triangle de Palliser, un écosystème de prairie mixte semi-aride qui est connu pour des sécheresses prolongées et fréquentes ainsi que pour l'érosion des sols depuis qu'il a été converti en terres cultivées annuellement par les fermiers au début du 20e siècle. Pour résoudre les problèmes d'érosion des sols, de conservation de l'humidité et de préservation de la matière organique, les producteurs de céréales de la région ont adopté des méthodes de travail du sol de conservation, notamment l'agriculture sans labour. Dans la plupart des cas, ces méthodes dépendent de l'utilisation d'intrants agricoles tels que les herbicides et les engrais. Cette thèse retrace le développement de ces méthodes du point de vue des agriculteurs mais également sur la base de recherches archivistiques et ethnographiques menées au Swift Current Research and Development Center (SCRDC) - une institution fédérale de recherche agricole créée en 1920 et située au cœur du Triangle de Palliser. Bien que la relation entre la communauté agricole et le personnel de recherche du SCRDC ait créé le système dominant de travail du sol de conservation dans la région, cette relation passe maintenant par le travail d'agro-entreprises privées et de consultants en cultures. Cette thèse examine comment le travail du sol de conservation a modifié les relations entre les agriculteurs, les services publics de vulgarisation et de science agricole et les agro-industries privées. Je considère également comment l'adoption de systèmes de travail du sol de conservation a façonné le paysage agricole et les communautés du Triangle de Palliser. Je relie le contexte historique du travail du sol de conservation aux problèmes actuels auxquels sont confrontés les céréaliculteurs industriels, notamment le remembrement des terres, la gestion agricole centrée sur les données, l'appropriation du travail agricole par les consultants en cultures, les mauvaises herbes résistantes aux herbicides, les maladies des cultures et les restrictions sur l'utilisation du glyphosate
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".