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Enregistrement W7104448078 · doi:10.71781/7413

Des grandes machines et des petites personnes : les impacts des projets miniers sur les parcours de vie des habitants de deux villes de l’Abitibi

2018· dissertation· fr· W7104448078 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWestern europeProduction system (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au début du XXe siècle, un projet ambitieux de colonisation agricole, puis minier, amène des milliers des personnes à s’installer en Abitibi, au nord du Québec. Au cours des décennies suivantes, les récits officiels soulignant les retombées économiques produites dans la région contrastent souvent avec l’expérience vécue de l’instabilité sociale et économique, notamment au sein de l’industrie minière. Dans ce contexte, cette recherche se penche sur deux villes minières de la région qui vivent des scénarios particulièrement distincts. D’un côté, Rouyn-Noranda, devenue le centre administratif de l’Abitibi, combine un secteur gouvernemental important avec une industrie minière qui pousse les travailleurs à des déplacements constants. De l’autre, Malartic, avec ses 3 000 habitants, vit depuis 2006 des débats controversés à la suite de l’installation d’une mine d’or à ciel ouvert qui a déplacé plus de 200 bâtiments. Au cours de la thèse, je fais usage d’une approche phénoménologique pour discuter la complexité des impacts de ces politiques publiques sur la population locale, ainsi que les rapports de pouvoir qui se manifestent dans la simplification de cette complexité dans les récits produits par des acteurs privilégiés. Finalement, je développe le concept de grande machine pour nous assister dans la compréhension des phénomènes caractérisés par une puissance extraordinaire, présentés sous un récit de contrôle qui cache une stratégie de production de l’ignorance, et les conséquences de cette dynamique selon l’expérience vécue des résidents et des travailleurs miniers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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