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Enregistrement W4376617521 · doi:10.1080/24694452.2023.2201339

Outer Space Mining: Exploring Techno-Utopianism in a Time of Climate Crisis

2023· article· en· W4376617521 sur OpenAlexaff
Raphael Deberdt, Philippe Le Billon

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Association of Geographers · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace exploration and regulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental crisisSpace (punctuation)Climate changeEnvironmental planningPolitical scienceNatural resource economicsEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental scienceEconomicsEnvironmental ethicsGeologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outer space holds a special place in the geographical imagination of techno-utopianism. At a time of climate crisis, the mining of celestial bodies, including asteroids, is cast as a possible “tech-driven” response to the need for “green transition” mineral resources in a context of rising geopolitical tensions and concerns over terrestrial extraction. Although still a long way from commercial-scale implementation, outer space mining no longer appears as far-fetched science fiction within the context of a booming “New Space” industry and privatization of celestial commons. Drawing from a growing body of research and critiques of responsible mineral sourcing, we explore some of the legal, political, ethical, and environmental dimensions of outer space mining, and compare them with land-based and deep-sea terrestrial mining. We then point to key areas for further geographical and social sciences enquiries into outer space extractive frontiers, including the uneven distribution of space mining wealth, the impacts on terrestrial mining communities in the Global South, and the reconceptualization of the mining enclave.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,041
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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