Notice bibliographique
Résumé
As international financial institutions pushed African governments to withdraw from the ownership and management of businesses in the 1980s and 1990s, across the continent governments involved in mining enterprises sold off state-owned assets to private investors. Through the boom and bust cycles of the first decades of the twenty-first century, multinationals headquartered in Europe, Canada, and Australia, Chinese state-owned enterprises, Indian and Brazilian companies, and a range of smaller companies from South Africa and beyond invested billions in existing mines and new greenfield sites. Reflecting on the wave of privatization and foreign investment, social science scholarship from the 2000s often framed mining as enclaved production, emphasizing how companies disentangle themselves from the surrounding society and shed the social project previously associated with parastatal companies (Ferguson 2005). Later, attention turned to the work that companies perform to produce and securitise the enclave – through processes that inevitably create political and social entanglements (Appel 2012; Hönke 2010). The focus on the enclave rightly emphasizes the power of mining companies but can elide how the entanglement of mining companies in different contexts produces a range of spaces and infrastructures, social formations and networks, while reorienting others. It also overlooks how different socio-political contexts shape mining operations. The politics of mining involves a wide range of actors and institutions including contractor companies, trade unions, regulatory bodies, courts, NGOs, and ethnic and community associations. Moreover, the micropolitics of mining plays out amidst wider socio-political changes brought by liberalization and often interacts with reemerging politics of nationalism or government efforts to reclaim or reconfigure regulatory power.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».