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Enregistrement W1666569501 · doi:10.18800/anthropologica.2010-sup.009

Minería, instituciones y sostenibilidad: desencuentros y desafíos

2010· article· es· W1666569501 sur OpenAlexfundno aff
A J. Bebbington, Jeffrey Bury

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2010
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilInternational Development Research CentreSocial Science Research CouncilNational Science Foundation
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las tendencias de largo plazo en el consumo mundial continúangenerando crecimiento en la actividad minera. Para muchos países,esto puede significar nuevos recursos para el desarrollo, perotambién podría crear desafíos a la sostenibilidad y conflictos enlas regiones en las que se realiza la extracción. Distintos actoresde los sectores público, privado y de la sociedad civil han prestadocreciente atención a las alternativas para superar estos desafíos yencontrar formas de construir sinergias entre la minería y el desarrollo.La investigación en el Perú —uno de los centros mundialesde reciente expansión minera— pone de manifiesto la presión queeste crecimiento impone sobre el recurso hídrico, los medios de vida(livelihoods) y las relaciones sociales. Estas presiones se derivan delas condiciones institucionales que regulan la expansión minera, laadministración del recurso hídrico y la gestión del desarrollo local.Un problema adicional es la escasa comunicación entre los sistemasde conocimiento basados en el sector minero y aquellos de las poblacioneslocales. Abordar estas fuentes de no sostenibilidad requiereuna forma de generar conocimientos que pueda tender puentes entrediferentes sistemas epistémicos, mantener las relaciones entre losactores interesados que tienen posiciones contrapuestas y generar conocimientos que conduzcan a una innovación institucional, enparticular en los ámbitos relacionados con el monitoreo del aguay con la zonificación ecológica y el ordenamiento territorial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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