The Intertwined Relationship between Power and Patriarchy: Examples from Resource Extractive Industries
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationships between extractive industries, power and patriarchy, raising attention to the negative social and environmental impacts these relationships have had on communities globally. Wealth accumulation, gender and environment inequality have occurred for decades or more as a result of patriarchal structures, controlled by the few in power. The multiple indirect ways these concepts have evolved to function in modern day societies further complicates attempts to resolve them and transform the social and natural world towards a more sustainable model. Partly relying on queer ecology, this paper opens space for uncovering some hidden mechanisms of asserting power and patriarchal methods of domination in resource-extractive industries and impacted populations. I hypothesize that patriarchy and gender inequality have a substantial impact on power relations and control of resources, in particular within the energy industry. Based on examples from the literature used to illustrate these processes, patriarchy-imposed gender relations are embedded in communities with large resource extraction industries and have a substantial impact on power relations, especially relative to wealth accumulation. The paper ends with a call for researchers to consider these issues more deeply and conceptually in the development of case studies and empirical analysis.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,030 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».