Comic-Strip Mining: Neo-Extractivism and Land Conflicts in Joe Sacco’s Paying the Land (2020) and Nelly Luna and Jesús Cossio’s La guerra por el agua (2016)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
From the oil pipelines that scar the Northwest Territories transforming the lives of First Nation communities to the forest fires that rampage across the Gran Chaco due to soy deforestation, the devastating impact of neoextractivism is writ large in the Americas. To the backdrop of ecological devastation and the struggle for natural resources, local peoples across the region are faced with the impact of cultural upheaval and displacement brought about by faceless multinational corporations. In this article, I address the way two comics artists have used the graphic form to address neoextractivism, highlighting how investigative comics can create counterimaginaries of exploitation by relating image-stories told by local inhabitants. In 2016, working in collaboration with Nelly Luna Amancio and Ojo Público, the Peruvian Jesús Cossio published the webcomic La guerra por el agua, a study of the impact of the Tía María mine in Ayacucho, southern Peru, an operation owned by the Mexican company Southern Copper, later also released as a newspaper-sized pamphlet version in 2018. And in 2020 the US-Maltese Joe Sacco – who spoke at the launch of La guerra por el agua – released his graphic work Paying the Land, an exploration of the upheaval caused to the Dene in the Mackenzie River Valley by both the Canadian state and mining enterprises. Though both journalistic works are cut through by social protest and political wranglings, they simultaneously demonstrate the power of the micropolitical – in which we might include the comic form itself – to transgress the narratives and imaginaries of big capital.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle