An Agential Constructivist Analysis of Meaningful Stakeholder Engagement in Africa's Critical Minerals Sector
Notice bibliographique
Résumé
Although transitioning to renewable energy sources is an important strategy to address climate change, relatively little attention has been allocated to how the supply chains associated with this transition is impacting community members who reside near the mining sites of ‘critical minerals’ – otherwise known as ‘green minerals’. Concomitantly, it is unclear whether the carbon footprint of all aspects of extracting and refining critical minerals, including its supply chains, produces a net gain in terms of addressing climate change. A similar calculation is murky as regards addressing governance challenges in mining sectors. Owing to its position as holding among the largest reserves of critical minerals, insights from the Democratic Republic of Congo (DRC) will be employed as a means of addressing the latter question. Based on recently conducted fieldwork, we find that the ‘voices’ of the very people living near where the mining occurs are rarely incorporated as part of these debates and problem-solving efforts. Guided by an agential constructivist theoretical approach and informed by participant observations and other primary data, we examine and compare the extent to which meaningful stakeholder engagement (MSE) regimes, such as the United Nations Guiding Principles on Business and Human Rights (UNGPs) and Africa Mining Vision (AMV), promote public goods envisioned by environmental and social impact assessments in the DRC in particular, and Africa more broadly.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».