The slow rejection of mercury in Yukon’s small-scale gold mining industry
Notice bibliographique
Résumé
Mercury technologies in small-scale gold mining (SSM) operations have been slowly rejected in Yukon, Canada. We analyse fieldwork data collected over 4.5 months between 2020–2023 from 32 semi-structured interviews, 20 placer mine visits, and participatory observation notes. Using diffusion of Innovation theory (DoI) we identify prior conditions (i-iv) required to escalate the rejection of mercury as a processing technology more widely. Data relevant to the slow rejection of mercury technologies were thematically coded around technological, governmental and societal shifts. We find that the (i) previous practice involving mercury technologies shifted through time in response to (ii) felt needs/problems (initially technological but later including health, environment, and community needs/problems). The shifts were addressed by the (iii) innovativeness of the community; enabled through formalization channels and possibly by access to resources such as electricity. Eventually mercury-centred practice was eclipsed by chemical free processes which led to the evolution of new (iv) norms of a social system. Globally, where artisanal scale mining (ASM) and SSM industries continue to be reliant on mercury, consideration of prior conditions could help identify context-specific opportunities for mercury mitigation and draw attention to the need for mercury recycling programs to redress legacy mercury.
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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 | 0,001 |
| 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 ».