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Enregistrement W4415649008 · doi:10.1017/s0305741025101586

Fractured Extraction: Mining Firms, Provinces and Municipalities in the Decentralized Politics of China’s Rare Earth Production

2025· article· en· W4415649008 sur OpenAlexaff
Jessica DiCarlo, Cory Combs, Raphael Deberdt

Notice bibliographique

RevueThe China Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governancePoliticsNegotiationGeopoliticsDominance (genetics)Environmental governanceConsolidation (business)Resource curse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amid intensifying geopolitical competition and accelerating climate commitments, China’s rare earth elements (REE) sector has emerged as a strategic asset and a site of political contestation. While existing accounts emphasize China’s dominance through central control, this article develops the concept of “fractured extraction” to show how REE governance is mediated by uneven, multi-scalar negotiations among central authorities, provincial governments, municipal actors and firms. Drawing on historical analysis and provincial case studies from Inner Mongolia, Jiangxi and Sichuan, we argue that China’s REE governance is marked by cycles of alignment and divergence, where central mandates around environmental reform, industrial upgrading and resource consolidation are selectively implemented, reinterpreted or resisted by subnational actors pursuing local development goals. This dynamic reflects not fragmentation or coherence but fracture : a provisional, relational mode of governance that persists across China’s evolving extractive landscape. We identify four interrelated processes – innovation, upgrading, financialization and formalization – through which fractured extraction materializes to develop a framework for understanding the politics of green industrialization and strategic resource governance that foregrounds subnational actors and the contested nature of China’s low-carbon transition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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