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Enregistrement W3128158625 · doi:10.26522/ssj.v15i1.2435

Constructing Another World: Solidarity and the Right to Water

2021· article· en· W3128158625 sur OpenAlexvenueno aff
Caitlin Schroering

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsSolidarityCommonsDemocracyPolitical economySocial movementSociologyPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, one in eight people lacks access to potable water; more people die from unsafe drinking water than from all forms of violence, including war. A substantial body of research documents that the privatization of water – led by global financial institutions working in collusion with governments and corporations – does not lead to more people gaining access to safe water. In fact, the opposite is true: privatization leads to both higher cost and lower quality water. For the past century, the dominant focus of transnational organizing has been “from the West to the rest,” and the frequent attention to movements in the global North has led to the neglect of transnational linkages between movements. Drawing on fieldwork conducted on three right to water movements that span three continents (North America, South America, and Africa), this paper examines effortsto reclaim the water commons,and how struggles have been driven by grassroots movements demanding that democracy, transparency, and the human right to water are prioritized over corporate profit. As feminist scholars have pointed out, the “standpoint” offered by marginalized actors offers important insights into the operation of systems of power and the strategies of survival and resistance that less powerful actors adopt in order to survive and thrive. This paper explores how transnational movements around water and other basic rights engage with and learn from each other.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0160,085
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
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