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Enregistrement W4413368722 · doi:10.3389/fpos.2025.1584988

Mineral diplomacy in Greenland: learning from US-European history of engagement at the Ivittuut cryolite mine

2025· article· en· W4413368722 sur OpenAlexaff
Thomas Nolan Hale, Saleem H. Ali

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Political Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCryoliteDiplomacyNorwegianMineralGeologyGeochemistryArchaeologyOceanographyHistoryPolitical scienceChemistryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing extractive and geopolitical interest in Greenland is leading to a confluence of threats and opportunities for communities in determining their future economic development pathways. This paper investigates the diplomatic history of the Ivittuut cryolite mine in Southwest Greenland as part of a larger participatory mapping project focused on interviewing stakeholders in the Arsuk fjord on future development pathways in the Ivittuut region. Ivittuut was a key strategic outpost supporting U.S and European cooperation during World War II. In particular, we define the political process of mineral diplomacy and how cryolite was at the heart of US-European diplomacy in Greenland and how minerals could potentially again be a source of cooperation rather than conflict. Greenland can be a frontline for mineral diplomacy, bridging interests between Europe and the US but key to moving forward with such a process requires critical reflection of who was excluded and included in previous mining engagements. Mineral diplomacy today often reflects colonial extractive pressures and military strategic interests, but we argue that political geology frameworks must be included to ensure that mineral diplomacy processes foster long-term sustainable mineral investment while ensuring local communities and Greenlandic values are protected and included in throughout the process.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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