MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3170067248 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.114

Disconnectivity Social of Conflict in the Circle of Iron Ore Mine in Bone Regency, South Sulawesi, Indonesia

2021· article· en· W3170067248 sur OpenAlexvenueno aff
Andi Ilham Samanlangi, Andi Agustang, Arlin Adam, Andi Alim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Education and Local Wisdom
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodDisconnectionGovernment (linguistics)JealousySocial conflictWelfareSocial WelfareQualitative researchBusinessDevelopment economicsEconomic growthAgriculturePolitical scienceEconomicsGeographyPoliticsSociologySocial scienceLawPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conflict is a common occurrence in mining activities that ignore the triple bottom line principle. Neglecting the impact of environmental damage and the welfare of the communities around the mine has resulted in social disconnection leading to conflict. This study aims to describe comprehensively the social disconnect in the iron ore mining project in Bontocani District so that mining conflicts do not occur. The research method used is a mixed-method with a sequential design starting with qualitative methods then followed by quantitative methods. The findings of this study indicate that the causes of social disconnect include: There are environmental impacts that damage the livelihoods of residents around the mine area, the company does not respect local wisdom, the role of government is not maximal as a mediator, The economic impact is in the form of loss of livelihoods in the agricultural sector which is exacerbated by road infrastructure. damaged and Social impact in the form of jealousy between residents. The practical implication of this research is the creation of a harmonious relationship between the government, companies and communities in mining management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Criminology and SociologyMême sujetMulticultural Education and Local WisdomTravaux en français237 207