Artificial Intelligence and Machine Learning in Governmental Artisanal Mining: Current Status, Development, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic is not an obstacle research and development implementation, one of which uses secondary data and bibliometric methods. Studies on mining regulation are generally about formal mining in the form of corporations, while artisanal mining is considered illegal, criminal, and its operation is prohibited because it inhibits the growth rate of a country’s socio-economic development. This study aims to analyse previous studies on governmental artisanal mining published in the Scopus database and data processing using VOSviewer software. The findings show that there are 287 documents on governmental artisanal mining published from 1987 to 2023. United Kingdom, Canada, and United States occupy most countries of publication as the place of author affiliation. Meanwhile, the author who produced the largest number of publications and is cited mostly was Galvin Hilson. The top ten publications based on the number of citations were obtained by the majority of journals ranked in Quartile 1 with the top rankings being Resource Policy Journal, Journal Cleaner Production, and Science of the Total Environment Journal. The dominant keywords used by authors were “artisanal and small-scale mining”, “formalization”, “illegal mining”, “Ghana”, and “gold”. The data revealed that there are still limited studies discussing the link between the governmentality of artisanal mining and local politics, other mining, and identity, as well as its relationship with the COVID-19 pandemic. Future studies can further develop the case of governmental artisanal mining from a social critical perspective and in comparison with other types of mining across countries.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».