Répercussions sociales et environnementales de l'exploitation minière artisanale et à petite échelle en Afrique: revue narrative de la littérature francophone (2020-2025)
Notice bibliographique
Résumé
Dans une Afrique où l’exploitation minière artisanale et à petite échelle (EMAPE) fait vivre plus de 25 millions de personnes, la question de la frontière entre moteur de subsistance et facteur de vulnérabilité demeure entière. À partir d’un corpus de 50 articles francophones publiés entre 2020-2025, puis soumis à un double cycle de codage thématique, cette revue narrative éclaire cinq registres (impacts sociaux, impacts environnementaux, sécurité et conflits, cadres légaux et gouvernance locale) et met au jour le biais aurifère du corpus, la centralité de dispositifs paralégaux et paraétatiques dans la régulation, ainsi que des angles morts (trajectoires et profils, santé mentale, régions sous-étudiées). Les résultats confirment une dualité structurante. D’un côté, l’EMAPE soutient l’économie rurale, amortit les chocs de prix et finance parfois l’agriculture. De l’autre, elle expose les mineurs à des accidents fréquents, reconduit des hiérarchies de genre, mobilise le travail des enfants et attise des tensions foncières ou sécuritaires, notamment dans le Sahel. Sur le plan environnemental, l’usage du mercure dans l’orpaillage contamine les cours d’eau. Le dragage de sable accroît la turbidité des cours d’eau et appauvrit la faune benthique. La déforestation, l’érosion des sols et la fragmentation des habitats aggravent ces effets. Les dispositifs de régulation peinent à suivre ces externalités : procédures d’enregistrement coûteuses, chevauchement entre droit coutumier et droit positif, corruption endémique, ingérence d’acteurs armés. Plutôt que des approches exclusivement répressives ou fiscalistes, la revue narrative appelle à des cadres d’action pluriels, co-construits avec les communautés minières et sensibles aux dispositifs paralégaux et paraétatiques déjà à l’œuvre. Appréhender et analyser l’EMAPE comme un espace social complexe, plutôt que comme une anomalie à éliminer, constitue le préalable à toute politique de durabilité crédible.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».