Into the deep: science, politics and law in conflicts over marine dumping of mine waste
Notice bibliographique
Résumé
Abstract National and international deliberations about whether the global mining industry should be permitted to use the earth's seas as mine waste dumps are not decided on the basis of independent scientific data from past or existing sites. Nor is a critical lack of scientific knowledge about the deep sea environment and about the long‐term consequences of marine dumping triggering the precautionary principle for proposed projects. Rather, governments make decisions on submarine tailings disposal (STD) on a mine‐by‐mine basis, in a context of contested scientific claims, considerable political and economic pressure, and, sometimes, contravening or amending existing legislation to allow a project to proceed. These decisions provoke complex social processes that commonly involve: local opposition; political conflict; regulatory and legal challenges; powerful industry lobbies; international financial institutions, and resource‐hungry states. STD projects engender controversy in developing countries, such as Papua New Guinea (Divecha 2002; Shearman 2002a), Indonesia (Edinger 2012; Glynn 2002) and the Philippines (Coumans et al. 2002; Coumans and MaCEC 2002), but also in Canada (Cultural Survival 1982) and Norway (Kvassness et al. 2009). This paper examines cases drawn from the Philippines, Canada and Papua New Guinea to illustrate common themes that arise in conflicts surrounding STD mine projects.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,098 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| 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 ».