The global challenge of reducing mercury contamination from artisanal and small-scale gold mining (ASGM): evaluating solutions using generic theories of change
Notice bibliographique
Résumé
Mercury contamination from artisanal and small-scale gold mining (ASGM) currently accounts for 37% of the global total, often affecting tropical regions where regulations, if they exist, are often poorly enforced. Ingestion by people and other animals damages the nervous, reproductive, and cognitive systems. Despite the efforts of many organizations and governments to curb mercury releases from ASGM, it is increasing globally. There are many possible interventions, all with significant complexity and cost. Therefore, we recommend taking an established systematic approach to articulate the current situation and construct theories of change (ToC) for different possible interventions for any government or organization trying to solve this problem. Here we present a high-level situation analysis and generic ToC to support a more coordinated approach that explicitly builds upon previous experience to identify organization- and situation-appropriate engagement on this issue. We then illustrate the use of these generic models to construct a specific ToC with a policy-focused entry point. This includes interventions through (1) engagement with the global Minamata Convention on Mercury; (2) support for existing national laws and policies connected to ASGM and mercury contamination; and (3) engagement of indigenous people and local communities with governments to meet the governments' legal obligations. By methodically articulating assumptions about interventions, connections among actions, and desired outcomes, it is possible to create a more effective approach that will encourage more coordination and cooperation among governments and other practitioners to maximize their investments and support broad environmental and socio-political outcomes necessary to address this pernicious problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».