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Enregistrement W7133085285

Shadows of Extraction, Beacons of Resistance: 33 Communities’ Struggle for Justice in Salinas Grandes

2025· dissertation· W7133085285 sur OpenAlexaff
Faris Mecklai

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingResistance (ecology)IndigenousNarrativeDissentOpposition (politics)Economic JusticeMainstreamHappening
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Argentina’s Salinas Grandes salt flat, more than 33 Indigenous and pastoral communities have mobilized to resist and halt lithium extraction on their land. As a critical mineral used in electric vehicle batteries, the demand for lithium has skyrocketed in recent years. Drawing on James C. Scott’s framework of slow resistance in his book Weapons of The Weak: Everyday Forms of Peasant Resistance, this study explores how acts of resistance such as slander, sabotage, and foot-dragging have evolved through networked advocacy and digital communication. These acts of resistance—roadblocks, legal challenges, and counter-knowledge production—accumulate to disrupt extractive operations and challenge neoliberal governmental and corporate power structures. Unlike Scott’s original case study, these tactics are no longer isolated or anonymous. Collaborations with NGOs, media campaigns, and international networks amplify them. The communities’ opposition highlights lithium extraction's less visible socio-ecological costs, reframing the sustainability narrative to prioritize human rights, water security, and Indigenous self-determination. Ultimately, the project underscores how local resistance and dissent challenge extractive practices and reshape global conversations about justice, sustainability, and the true costs of the green transition.

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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,192

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 technologies0,0430,025
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,306 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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