Temporality and justice in mining impacted regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The accelerating impacts of climate change call for urgent action to decarbonize our socio-technical systems based on coal and oil. Frequently, these shifts involve decisions made in distal capital cities, or distant countries, that have significant impacts on resource-based communities. Among those impacts, we focus on temporal justice: the disjuncture between the timeframes of urgent decisions about transition options to meet policy objectives and the timeframes experienced by residents of regions affected by those decisions. This article reveals how these impacts fit within trajectories of change in energy-related resource-extracting regions through six case examples in Australasia (Hunter Valley, Latrobe Valley, West Coast region of New Zealand), Canada (Alberta), and Africa (Ghana, Zimbabwe). Each setting is at a different point in the mine lifecycle (from exploration and planning of new mines, through to closure, rehabilitation and relinquishment). Included are places where residents mourn the past glory days of coal to regions where closure is imminent, to regions wary of the rush to start new mines for energy transition minerals to support increases in electrification. Collectively, the case studies illustrate the varied complexity of energy transitions and how multiple forms of justice (environmental, procedural, recognition, restorative, distributive and intergenerational) shape the key issues and required responses to transition challenges. The cases highlight the notion that a capacity for local communities to respond to these changes is impacted by embedded senses of identity, agency in the transition process, and a legacy of past activity and injustices. Because each of these factors takes time to work through, there is a disconnect between the urgency of transition due to growing global impacts and the time required for host communities to become effective participants in their own local transitions.
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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 ».