Sexual violence and extraction: Interrogating mining executive discourses of corporate social responsibility, violence, and impunity
Notice bibliographique
Résumé
Gender-based and sexual violence permeates resource extraction. This violence operates in many forms and spheres, both public and private. Focusing on a case of overt, public violence, we ask, what is productive about gender-based and sexual violence for mining corporations? In the context of commitments to social responsibility and the gender impacts of mining, what can explain corporate engagement with acts of extreme violence that publicly undermine these commitments? We respond by exploring the case of the 2007 attack on Maya Q’eqchi’ women near the Fénix nickel mine in Guatemala. Following an attack allegedly involving gang rape by public-private armed forces, eleven survivors mobilized to demand justice in the landmark Caal v. Hudbay legal case in Canada. Our analysis offers a reading of the internal communications of mining executives and their affiliates, which were released through the case. Bringing these data in conversation with critical theories of race, gender and extraction, we argue that the mining company benefitted not only from the gendered suppression and discipline of resistance, but also from the reinforcement of a racialized view of Guatemala as violent—a stereotype that allows Canadian corporate executives to continue to project their goodness, regardless of the substance of their actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,038 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».