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Enregistrement W4220677695 · doi:10.1016/j.resourpol.2022.102671

Sand ecologies, livelihoods and governance in Asia: A systematic scoping review

2022· article· en· W4220677695 sur OpenAlexaff
Melissa Marschke, Jean‐François Rousseau

Notice bibliographique

RevueResources Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodSand miningCorporate governanceWork (physics)UrbanizationGeographyChinaPsychological resilienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessEcologyEnvironmental scienceAgricultureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sand, gravel, and crushed rock – known as construction aggregates – are in high demand in the Asian region. Such demand is driven by high rates of urbanization, infrastructure development, and dam building: an unprecedented amount of sand is being extracted from the region's river, delta and estuary areas, only to be transported for infill or construction purposes elsewhere. This systematic scoping review examines the state of knowledge in the peer review literature on sand ecologies, livelihoods, and governance in Asia. We find that the literature mainly focuses on the ecological implications of sand mining, namely biotic and abiotic components: sand mining is linked with many forms of ecological degradation, although partial ecosystemic recovery may be possible when sand mining stops. In contrast, the limited analysis on livelihoods suggests that violence, work-related injuries, and precarious jobs are common for those working in the sand industry, with sand mining producing different types of work depending on the level of mechanization. We conclude by noting several gaps in the literature, including the narrow geographical focus (mainly India and China), the lack of attention to the intersection between sand mining and other anthropogenic disturbances, and the need to establish transparent sand governance processes within this region.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,386 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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