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Enregistrement W3183768657 · doi:10.2458/jpe.2837

Oil, power and social differentiation: A political ecology of hydrocarbon extraction in Ghana

2021· article· en· W3183768657 sur OpenAlexafffund
Nathan Andrews

Notice bibliographique

RevueJournal of Political Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésNexus (standard)ScholarshipPoliticsResource (disambiguation)Natural resourcePolitical ecologyDifferentiationPower (physics)Political scienceSociologyEcologySocial scienceLawBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there is scholarship focused on the nexus between resource extraction and development, further examination is needed of how the harms and benefits of extraction are differentiated among different stakeholders based on factors such as their access to power, authority over decision-making, social status,and gender. This article combines theoretical insights from assemblage thinking and political ecology to unpack the intertwined range of actors, networks, and structures of power that inform the differentiated benefits and harms of hydrocarbon extraction in Ghana. The study shows that power serves as a crucial ingredient in understanding relations among social groups, including purported beneficiaries of extractive activities, and other actors that constitute the networked hydrocarbon industry. The different levels (i.e. global, national, sub-national,local) at which the socio-ecological 'goods' and 'bads' of hydrocarbon extraction become manifest are relational. The article contributes to ongoing scholarly and policy discussions around extractivism by showing how a multi-scalar analysis reveals a more complex picture of the distributional politics, power asymmetries, and injustices that underpin resource extraction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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