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Enregistrement W4392861955 · doi:10.1080/24694452.2024.2306137

Activist Networks, Territory, and the Spatial Diffusion of Mining Conflicts

2024· article· en· W4392861955 sur OpenAlexafffund
Nasser Ary Tanimoune, Paul Alexander Haslam

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Association of Geographers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDiffusionEconomic geographyGeographyEnvironmental planningPolitical scienceRegional scienceEnvironmental resource managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how activist networks contribute to the spatial diffusion of mining conflicts. We conduct a spatial econometric analysis of 590 geolocated mining properties in five countries of Latin America (Argentina, Brazil, Chile, Mexico, and Peru), using the univariate local joint count test and the spatial autoregressive probit method. Empirically, the analysis provides strong and generalizable evidence for the spatial diffusion of conflicts related to mining, namely that a social conflict in a given mine site can be considered an independent cause of a distinct social conflict in another proximate mine site that is additional to the localized factors considered in the quantitative and qualitative literature to date. Moreover, we show that the diffusion effect is most evident at a territorial level of analysis, which leads us to make the theoretical argument that the diffusion of collective action depends on the geospatial resonance of activist claims and mobilizing frames based on a common territorial experience among otherwise distant groups. The concept of geospatial resonance contributes to contemporary efforts to conceptually and empirically specify the limitations to a relational understanding of scale.

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)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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