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Enregistrement W4412372606 · doi:10.1111/joms.13264

Clash of the Titans: Conflict Intensity, Community Dependence on Environmental Resources, and Stakeholder Multiplicity

2025· article· en· W4412372606 sur OpenAlexfundno aff
Chang Hoon Oh, Jiyoung Shin

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésStakeholderMultiplicity (mathematics)Intensity (physics)BusinessEnvironmental resource managementNatural resource economicsPolitical scienceEconomicsPublic relationsPhysicsMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extending the stakeholder multiplicity perspective and resource dependence theory, this study investigates how the dependency of both a company and a community on environmental resources for livelihoods influences the conflict intensity between them. We theorize that companies face difficulties in managing key stakeholders when these stakeholders heavily rely on environmental resources for their livelihoods. We also argue that their conflicted relationship depends on surrounding stakeholders' involvements. This study highlights that stakeholder multiplicity shapes the dynamics in stakeholder salience (competing or cooperating), which in turn affects companies' approach toward them. The study analyses 318 global mining conflicts spanning from 2002 to 2013 using a hand‐collected, multi‐source dataset. Empirical findings reveal that local communities' dependence on environmental resources increases the intensity of conflicts between mining companies and communities. The positive effect of communities' resource dependence on conflict intensity is weakened by the involvement of environment‐oriented (vis‐a‐vis growth‐oriented) government actors. In contrast, the lack of support from broader society (societal inequality) strengthens this effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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