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Enregistrement W1968319860 · doi:10.1016/j.socscimed.2014.03.036

Gold mining on Mayan-Mam territory: Social unravelling, discord and distress in the Western highlands of Guatemala

2014· article· en· W1968319860 sur OpenAlexafffund
C. Susana Caxaj, Hélène Berman, Colleen Varcoe, Susan L. Ray, Jean-Paul Restoulec

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of British ColumbiaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGoldcorp
Mots-clésParticipatory action researchNarrativeCitizen journalismMental healthFocus groupDistressCommunity-based participatory researchSocioeconomicsSociologySettlement (finance)ColonialismGender studiesEthnologyPsychologyPolitical scienceGeographyAnthropologyArchaeologyPsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the influence of a large-scale mining operation on the health of the community of San Miguel Ixtahuacán, Guatemala. An anti-colonial narrative approach informed by participatory action research principles was employed. Data collection included focus groups and one-on-one interviews from August to November of 2011. Over this period, we interviewed 15 Mam Mayan men and 41 women (n = 56) between the ages of 18 and 64 including health care workers, educators, spiritual leaders, agricultural workers and previous mine employees from 13 villages within the municipality. Participants' accounts pointed to community health experiences of social unravelling characterized by overlapping narratives of a climate of fear and discord and embodied expressions of distress. These findings reveal the interconnected mechanisms by which local mining operations influenced the health of the community, specifically, by introducing new threats to the safety and mental wellbeing of local residents.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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