Gender and sustainability reporting – Critical analysis of gender approaches in mining
Notice bibliographique
Résumé
The mining sector remains economically significant across the globe. With a number of growing sustainability concerns (from environmental waste and pollution to social and ethical considerations), most major mining companies have highlighted sustainability concerns and social license to operate as corporate priorities. A number of case studies have also identified serious gender concerns, including disproportionate negative effects for women (especially for Indigenous, racialized, or women working in artisanal mining sectors). Here, we analyze gender dimensions of sustainability reporting to understand how large mining companies monitor and report on these concerns. This provides an understanding of what gender concerns are acknowledged and reported on by industry, as well as those that are not included. We selected a subset of large-scale mining companies that are considered likely to foreground commitments to these issues (members of the International Council on Mining and Metals, ICMM), and analyzed their recent sustainability reports to understand how gender and related intersectional issues are acknowledged, framed, and addressed in voluntary reporting by companies. Among other findings, we highlight that while some company reports highlight gender issues with respect to female employees, or maintaining community relations—this is often narrowly focused on women, rather than a broader gender or intersectional perspective. As well, we are able to identify a range of issues where specific effects for women are addressed, as well as a suite of concerns for which a broader gender and intersectional perspective is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».