Exploring Fallacies and Environmental Responsibilities in the Socio-Environmental Reports of the Brazilian Company Vale S.A.: A Case Study on the Dam Disasters in Mariana and Brumadinho
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to analyze the level of fallacies present in the socio-environmental reports of Vale S.A., the third-largest mining company in the world, with a focus on the incidents in Mariana (2015) and Brumadinho (2019) in Brazil. We also examined the potential relationship between socio-environmental investments, fallacies, and environmental liabilities during the period of 2010-2022. Fallacies of appeal to motives were extracted from sustainability reports using NVivo®. Data on socio-environmental investments, environmental liabilities, and company disclosures were obtained from Economatica®. Non-parametric statistical analysis using Stata® revealed that socio-environmental investment trends suggested a reduction in environmental liabilities and contingencies. However, this relationship lacked statistical significance. The variable “accident” showed a significant association with investments (p<0.02), indicating a connection between accidents and the company’s investments, impacting environmental liabilities except those related to pre-disaster events. Notably, the company implemented changes in the dam model only after the second accident in 2019, approximately four years after the initial incident. This aligns with the fallacy of appeal to motives, showing a positive and statistically significant association, suggesting an increase in this fallacy after the accidents. In summary, this research analyzed fallacies in the socio-environmental reports of Vale S.A. in the context of the dam failures in Mariana and Brumadinho. It explored the relationship between socio-environmental investments, fallacies, and environmental liabilities, revealing a significant link between accidents and the persistence of certain fallacies despite serious environmental incidents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».