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Enregistrement W1790438464 · doi:10.5539/jsd.v8n9p24

Evasion of Children in Ivory Coast Artisanal Mining Activities

2015· article· en· W1790438464 sur OpenAlexvenueno aff
Kouame Joseph Arthur Kouame, Yu Feng, Fuxing Jiang, Sitao Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésGold miningUnrestPovertyPoliticsGovernment (linguistics)Order (exchange)State (computer science)ExploitBusinessGold coastPolitical scienceEconomic growthDevelopment economicsGeographyLawFinanceEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of the mining industry is necessary for the national GDP growth. The gold mining operation provides great support to local people in the construction of roads, hospitals and schools. However the damage caused due to the illegal gold mining in Ivory Coast has become increasingly worrying. Thousands of miners unlawfully exploit gold in many parts of the national territory. The local people, especially the children see artisanal gold mining as a faster way to get out of the growing poverty. According to the investigation with local people, MDA, mining companies, the rebellion in 2002 and the post-election crisis in 2010 were a key issue. As result of the political unrest many children have left school to move into the mining activities. This paper focuses on some existing problems relating to the minors in artisanal gold mine as well as how the illegal gold mining activities should increasingly concern the state’s authorities who have to display their determination to stop this recurring phenomenon. In this paper, some suggestions will be proposed and we also support some initiatives and actions of the current government in order to reduce the rate of children or if possible to withdraw all the children from mining sites. The World Bank, financial institutions, NGOs are appealing too to play a major support role to eradicate child labor and to protect children in Ivory Coast and over the world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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