Social sciences and the mining sector: Some insights into recent research trends
Notice bibliographique
Résumé
The number of science publications is growing exponentially, thus increasing the need for understanding the knowledge base of various research streams and their emerging branches. From a social science perspective, the literature on the mining sector – the industrial sector that extracts ores and minerals from the ground – has also witnessed steady growth. However, this literature is rather fragmented in regards to the thematic topics and the geographical focus. To respond to this, this paper offers a systematic literature review of the social science research on the mining sector. The publication database of this review includes a set of 483 systemically selected papers from 976 authors, covering empirical research conducted in 73 countries from 5 continents: Africa, Europe, Asia, Australia and America. Our contribution is twofold. Firstly, we provide an analysis of the geography of the research in terms of both authorship and empirical focus. In terms of the geographical coverage of the empirical cases, Australia appears as the most studied country in the field, followed by countries in other regions such as Asia (China, India, Russia and Turkey), Africa (Ghana, South Africa and the Democratic Republic of the Congo), North America (the USA and Canada), Latin America (Brazil and Chile) and Europe (Poland, Spain and Sweden). However, this dispersion is not reflected in the geographical coverage of the affiliations of the authors. Secondly, we identify the most popular social science research topics on the mining sector. Our results show that the social science research on the mining sector shifted from the traditional research streams (e.g., industrialisation and growth, colonialization, technological and economic development, and the resource curse) to the new streams of research on social, environmental and economical sustainability (e.g., the social license to operate, corporate social responsibility, criticality of the rare earth elements, material flow analysis and environmental impacts). Overall, our study serves as an entry point for researches who are interested in social science research on the mining sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».