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Enregistrement W2057678986 · doi:10.5539/jms.v5n1p38

Introduction and Assessment of a Socio-Economic Mine Closure Framework

2015· article· en· W2057678986 sur OpenAlexaffvenue
André Xavier, Marcello M. Veiga, Dirk van Zyl

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Closure (psychology)Local communityBusinessInvestment (military)Public relationsFocus groupPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces and assesses the Socio-Economic Mine Closure Framework. The Framework assessment included an online survey distributed to 151 experts, and a field investigation, conducted in Mongolia, in which the local community was invited to participate. A key objective of the case-study was to identify and assess the community investment initiatives implemented by a mining company. The fieldwork also aimed to assess the perceptions of local residents about the success of these initiatives. The study indicates that it would be relevant, timely and appropriate for the mining industry to adopt the proposed Framework. The case-study analysis found that several initiatives were implemented and supported by the company, but that the company’s relationship to local governments was deemed to be too close and as such, was found to overshadow many of its initiatives. This situation resulted in a lack of awareness on the part of local residents regarding the community investments made by the company. Some of the programs available to the community, such as the microcredit program, would need to be reviewed because of a lack of transparency and limited accessibility. Furthermore, local residents expect a greater focus on the development of small businesses and job creation. The engagement and participation of local residents is limited, andlocal residents want to have a say in the decisions that affect the community.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,255

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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