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Enregistrement W2725009036 · doi:10.1177/0094582x17713757

Moving Glaciers: Remaking Nature and Mineral Extraction in Chile

2017· article· en· W2725009036 sur OpenAlexaboutno aff
Fabiana Li

Notice bibliographique

RevueLatin American Perspectives · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceLegislationHumanitiesGlacierGeographyWelfare economicsEnvironmental protectionLawArtPhysical geographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The controversial Pascua-Lama mining project, straddling the border between Chile and Argentina and operated by Canada’s Barrick Gold, gained international notoriety when the company proposed to “move” three glaciers located at the mine site. The glaciers variously appeared, changed form, and disappeared as the project was developed, presented to the public, subjected to various modifications, and ultimately put on hold. The environmental impact assessment process created an inventory of the landscape that turned nature into an object of environmental management. At the same time, the element of public participation embedded in Chile’s environmental impact legislation helped to mobilize local and international activism. El polémico proyecto minero de Pascua-Lama que maneja la empresa canadiense Barrick Gold en la frontera entre Chile y Argentina quedó sometido al escrutinio internacional cuando la empresa propuso “mover” tres glaciares situados en la mina. Los glaciares aparecieron, cambiaron de forma y desaparecieron conforme el proyecto se desarrollaba, presentaba ante el público y era sometido a diversas modificaciones; en última instancia, fue suspendido. El proceso de evaluación de impacto ambiental dio lugar a un inventario del paisaje que convirtió a la naturaleza en un objeto de gestión ambiental. Al mismo tiempo, la participación ciudadana fundamentada en la legislación chilena de impacto ambiental ayudó a movilizar activistas locales e internacionales.

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)0,002
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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