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Enregistrement W4385298545 · doi:10.1007/s00267-023-01854-5

Corporate Engagement Strategies in Northern Mining: Boliden, Sweden and Cameco, Canada

2023· article· en· W4385298545 sur OpenAlexaboutno aff
Gregory Poelzer

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet FormasEnergimyndighetenVINNOVA
Mots-clésStewardship (theology)LicenseEnvironmental stewardshipFacilitatorIndigenousLivelihoodCorporate social responsibilityBusinessTransparency (behavior)Public relationsDeforestation (computer science)Forest managementCommunity engagementEnvironmental resource managementPolitical scienceAgricultureGeographyEconomicsForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of corporations in societal outcomes continues to grow. Mining companies now face the expectation of not only providing economic benefits to communities, but act as a facilitator for social wellbeing and environmental stewardship. In the mining sector, this has placed renewed attention to defining corporate social responsibility and, in turn, how social license to operate is understood. These developments are particularly pertinent when mining operations affect Indigenous communities - where land use is central to livelihood. This study looks at the community engagement strategies of two mining companies in northern countries, Cameco (Canada) and Boliden (Sweden). By comparing their approaches, this paper explores the development of their practices over time and assess to what extent their corporate policy has translated into everyday practice and outcomes. The findings of demonstrate that high levels of trust are established when corporate approaches are built around transparency and collaboration - resulting in agreements that include long-term partnerships around socio-economic and environmental management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0240,005
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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