Technologies of dispossession in the blue economy: Socio‐environmental impacts of seawater desalination in the Antofagasta Region of Chile
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, ocean‐based economic development (aka the ‘the blue economy’) is increasing and continued growth is projected. The social and environmental impacts of the growth of the blue economy are a matter of some concern for local people who may experience few benefits and substantial negative impacts. One way that these impacts of the blue economy occur is through subtle or overt forms of dispossession that result from the growth of technologies and infrastructures at sea or on the land (e.g., offshore oil rigs, ships, ports, processing facilities, etc.). We focus on desalination, an understudied aspect of the blue economy that is growing exponentially. Proponents herald desalination as a sustainable solution to increase fresh water sources, while solving socio‐environmental issues left behind by the overuse of natural freshwater. However, far from being a social and environmental panacea, new political and economic interests are fused to sustain this technology with impacts for both the environment and local social systems. In this paper, we review the literature and develop a framework to understand mechanisms of dispossession via the blue economy and apply it to desalination projects in the Antofagasta Region of Chile. Drawing from a review of environmental impact assessments and declarations of environmental impacts, the research analyses communities' concerns about the impacts of desalination. Our analysis revealed (1) lack of meaningful inclusion in decision‐making; (2) physical displacement of communities or from areas required for livelihoods; (3) concerns about environmental effects, and related social impacts; and (4) few social or economic benefits to local people. The research concludes that desalination is a sector of the blue economy that is opening a new sphere of dispossession in the oceans.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».