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Enregistrement W4407595944 · doi:10.1016/j.exis.2025.101623

Mining space and sustainability: A systematic review

2025· review· en· W4407595944 sur OpenAlexafffund
Leanna Butters

Notice bibliographique

RevueThe Extractive Industries and Society · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilitySpace (punctuation)BusinessPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental ethicsGeographyComputer scienceBiologyEcologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining operations present social, economic, and environmental benefits and challenges, many of which are context specific. While social approaches and spatial approaches have been used to study mining impacts for decades, approaches that consider social and spatial dimensions in tandem are growing. This is timely from a sustainability perspective given the need for integrated research approaches that can uncover the nature of complex mining-related challenges and deliver effective solutions. This paper presents findings from a systematic literature review. It documents concepts and methods used to frame and investigate social space to date within mining contexts and considers how these link to sustainability. This study finds that social spatial research on mining is framed primarily by socio-spatial, socio-ecological, and materialist perspectives. Authors mainly rely on traditional methodologies and methods, especially ethnography. Social spatial research appears to be well-suited to the study of diverse relational dynamics in the context of mining and sustainability. However, while existing research has contributed to much new knowledge about complex sustainability problems (systems knowledge) and values that ought to change (target knowledge), fewer papers consider strategies for addressing these problems (transformation knowledge). Future research might adopt co-productive and/or transdisciplinary approaches to develop new, innovative research methods and meaningful solutions to sustainability challenges.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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