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Enregistrement W4401549949 · doi:10.4324/9781003406433

Mining and Indigenous Livelihoods

2024· book· en· W4401549949 sur OpenAlexfundaboutno aff
Thierry Rodon, Sophie Thériault, Arn Keeling, Séverine Bouard, Andrew Taylor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueQueensland Resources CouncilSvenska Forskningsrådet FormasVetenskapsrådetAustralian Government
Mots-clésIndigenousLivelihoodGeographyArchaeologyEcologyBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This book maps the encounters between Indigenous Peoples and local communities with mining companies in various postcolonial contexts.</p><p>Combining comparative and multidisciplinary analysis, the contributors to this volume shine a light on how the mining industry might adapt its practices to the political and legal contexts where they operate. Understanding these processes and how communities respond to these encounters is critical to documenting where and how encounters with mining may benefit or negatively impact Indigenous Peoples. The experiences and reflections shared by Indigenous and non-Indigenous contributors will enhance our understanding of evolving practices and of the different strategies and discourses developed by Indigenous Peoples to deal with mining projects. By mobilizing in-depth fieldwork in five regions—Australia, Canada, Sweden, New Caledonia, and Brazil—this body of work highlights voices often marginalized in mining development studies, including those of Indigenous Peoples and women.</p><p>This book will be of great interest to students and scholars of mining and the extractive industries, sustainable development, natural resource management, and Indigenous Peoples.</p><p>The Open Access version of this book, available at http://www.taylorfrancis.com, has been made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives (CC-BY-NC-ND) 4.0 license.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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