What Participation? Distinguishing Water Monitoring Programs in Mining Regions Based on Community Participation
Notice bibliographique
Résumé
Water issues are a major concern for the mining sector and for communities living near mining operations. Water-related conflicts can damage a firm’s social license to operate while violent conflicts pose devastating impacts on community well-being. Collaborative approaches to water management are gaining attention as a proactive solution to prevent conflict. One manifestation of these efforts is participatory water monitoring (PWM). PWM programs have the potential to generate new scientific information on water quantity and quality, improve scientific literacy, generate trust among stakeholders, improve water resource management and ultimately mitigate conflict. The emergence of PWM programs signals a shift toward greater stakeholder collaboration and more inclusive water governance within mining regions. In this article, we propose a new framework to evaluate the degree and extent of community involvement in PWM programs. This framework builds on citizen science literature. When applied to 20 cases in Latin America, notable differences in the degree of community and company participation between PWM programs are found. These differences suggest that companies and communities approach these programs from very different points of view. It is concluded that more attentive collaboration between firms and communities in the design of the program, the collection of data and interpretation of the results is needed to effectively build trust through PWM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».