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Enregistrement W4376135012 · doi:10.1080/10455752.2023.2210675

Architectures of Extraction: Labor and Industrial Ruination in Highland Bolivia

2023· article· en· W4376135012 sur OpenAlexfundno aff
Andrea Marston

Notice bibliographique

RevueCapitalism Nature Socialism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaPierre Elliott Trudeau FoundationAmerican Council of Learned SocietiesAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésPoliticsArchitectureIdeologyIndigenousSociologyAmbivalencePolitical sciencePolitical economyAestheticsHistoryArchaeologyLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What happens when the architectures of extraction, once intimately constituted by capitalist and racial forms of exclusion, begin to rot? Focusing on a Bolivian tin mine, this paper examines the social effects of deteriorating “architectures of extraction,” a category that includes both aboveground infrastructures and belowground networks of tunnels and scaffolding. First, I argue that when Llallagua’s extractive architecture was built, it helped shore up a connection between tin mining, working-class identity, and revolutionary nationalism – which in turn became bound up with mestizaje, an ideology of racial and cultural whitening. Second, I argue that the ruination of this extractive architecture has had ambivalent implications for the racial politics of contemporary small-scale mining operations that continue to operate inside the mountain. On the one hand, the rotting structures reinforce regional racial hierarchies in a variety of ways, but on the other hand, the slow degradation of the physical structures has made the corresponding social structures more porous, if not fully permeable, to members of regional Indigenous ayllus. While access to the financial benefits of mining is far from unambiguously liberatory, this paper nevertheless suggests that the political possibilities contained within the ruins of extractive architectures are not uniformly adverse.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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