"iSi a la vida, no a la mina!" The criminalization of socio-environmental defenders in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
Latin American communities affected by mining projects have repeatedly taken the streets to challenge harmful practices for the environment, and demand the respect of the rights to consultation and consent.Far from taking measures to respect or even listen to these claims, states have developed a wide range of strategies to neutralize the resistance and proceed the exploitation of natural resources.Because anti-extractivist movements challenge powerful political and economic powers, states have usually taken the side of the mining companies.Only between 2014 and 2016, 322 socio-environmental activists have been murdered across the continent, making Latin America the most dangerous place to defend nature.As such, strategies to limit dissent include murders, repression, physical abuses, forced displacements, but also less visible and less direct forms of social control.In fact, to avoid the costs of the use of force, states have increasingly answered to anti-extractivist mobilization by criminalizing the protesters.The criminalization of dissent aims at portraying and treating challengers as a social threat, and therefore as legitimate objects of state punitive powers.This disturbing pattern poses a challenge to democracy as it entails the restriction of citizen's basic rights and consider peaceful gatherings to express an opinion as a criminal activity.The goal of this thesis is precisely to capture state strategies of criminalization by going beyond the evidence of direct and visible forms of repression.In that sense, it seeks to analyze how states criminalize socioenvironmental movements.By focusing on the conservative regime of Mexico and the so-called progressive regime of Ecuador, I argue that states have sought to make antimining mobilization socially and legally unacceptable by discursively and judicially treating challengers as criminals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».