Notice bibliographique
Résumé
Abstract Government-run geological surveys have increasingly facilitated exploration for potential mines by inviting novice prospectors to sift through old datasets prior to visiting physical sites, a process known colloquially as desktop prospecting. In northern British Columbia, Canada, some novices have developed sophisticated techniques for analyzing promising signs in these data and narrativizing their own desktop prospecting labor within broader environmental and economic shifts playing out across rural Canada. This article examines how efforts to vernacularize simulation-based geological expertise into new forms of work-from-home labor is transforming the ways settler entrepreneurs articulate attachments to rural areas. This growing interdependence of entrepreneurial web-based prospecting and extractivism writ large underscores a fundamental transition in how government ministries and developers relate the development of mines to the making of homes. Computer modeling tools have transformed prospectors’ relations with people and places by altering where and how they conduct day-to-day work. The valorization of model-work as an accessible, democratizing practice has also shaped how prospectors discern what kinds of homes bear the risks of mineral exploration labor. With free maps and simple analytical software in hand, BC-based geotechnical institutions insist, individual prospectors might yet play critical roles in luring mineral exploration companies back to the region after a decades-long decline in mining activity. As climate change renders regional timber extraction uncertain and mining industry restructuring continues apace, settler prospectors’ homemaking aspirations are turning inward toward domestic spaces of labor—some of the few spaces where precariously employed resource workers can still maintain illusions of control.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».