Solidarity after Bhopal: Building a Transnational Environmental Justice Movement
Notice bibliographique
Résumé
This article documents the history of the U.S.-based campaign that emerged around the ongoing Bhopal disaster, since the 2001 merger of Union Carbide Corporation (Union Carbide) and the Dow Chemical Company (Dow). Based on interviews with key organizers and former and current campaigners in the United States and in Bhopal, the article discusses how this movement has worked to keep the Bhopal disaster alive and relevant for its three target constituencies in the United States. By appealing to social and environmental justice (EJ) groups, students, and the Indian diaspora, the campaign has won small victories in India and has challenged Dow's greenwashing attempts. Members of the diaspora have been instrumental in setting in motion what scholars have called the boomerang effect through exerting pressure on the Indian government. We also see the double boomerang at work in the United States when EJ activists make strategic references to Bhopal in times of crisis. More needs to be done, however, to build a sustained transnational EJ resistance to acknowledge the ongoing impact of toxics on people and their environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».