MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2552313714

Africa’s Resource Curse: Canadian Mining Companies and Private Security Actors, who is the Authority?

2011· article· en· W2552313714 sur OpenAlexaboutno aff
Sasha Langille-Rowe

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource curseCurseBusinessResource (disambiguation)Private securityNatural resourcePolitical sciencePublic administrationLawComputer scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The New Source of African Security?Africa's Resource Curse: Canadian Mining Companies and Private Security Actors, who is the Authority?The map above displays the location, type, and number of Canadian mining operations in Africa.Africa has long been plagued by what has become known as the 'Resource Curse'.This explains a situation in which foreign investment in the country has resulted in further state and political corruption, environmental degradation, and instability, without any real benefit trickling down to the grass roots level of local communities.As shown by the map above, Canada has a huge stake in African mining, with 17% of Canadian mining assets abroad being located in Africa.More importantly, Canada is the second largest mining investment in Africa, falling only behind South Africa itself.Due to the size and number of Canadian companies operating in Africa, as well as their influence on state stability, investigation of this field has grown more than pertinent.The research I conducted focused on what Canadian companies were operating in Africa, how big their operations were, and what type of relationship these companies had with both local government and local populations.While some companies have had a positive presence on the continent, working in tandem with communities to increase overall human security and build mutually prosperous relationships, there is a great deal of evidence to suggest in most cases, Canadian mining companies are not welcome in local communities due to the environmental damage, land redistribution, and societal harm they cause.The majority of Canadian resource companies operating in Africa have relationships that are tenuous at best with local populations.Most companies experienced several workers strikes, many violent (usually the result of poor working conditions and low wages), including companies such as First Quantum Limited, Lundin Mining Corporation, Eastern Platinum Limited, Great Basin Gold Limited, Golden Star Resources Ltd., Uranium One, SEMAFO, and Rockwell Diamonds Inc.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0280,018
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueuO Research (University of Ottawa)Même sujetMining and Resource ManagementTravaux en français237 207