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Minería, instituciones y sostenibilidad: desencuentros y desafíos

2010· article· es· W1666569501 on OpenAlexfundno aff
A J. Bebbington, Jeffrey Bury

Bibliographic record

VenueAnthropologica · 2010
Typearticle
Languagees
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsnot available
FundersEconomic and Social Research CouncilInternational Development Research CentreSocial Science Research CouncilNational Science Foundation
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Las tendencias de largo plazo en el consumo mundial continúangenerando crecimiento en la actividad minera. Para muchos países,esto puede significar nuevos recursos para el desarrollo, perotambién podría crear desafíos a la sostenibilidad y conflictos enlas regiones en las que se realiza la extracción. Distintos actoresde los sectores público, privado y de la sociedad civil han prestadocreciente atención a las alternativas para superar estos desafíos yencontrar formas de construir sinergias entre la minería y el desarrollo.La investigación en el Perú —uno de los centros mundialesde reciente expansión minera— pone de manifiesto la presión queeste crecimiento impone sobre el recurso hídrico, los medios de vida(livelihoods) y las relaciones sociales. Estas presiones se derivan delas condiciones institucionales que regulan la expansión minera, laadministración del recurso hídrico y la gestión del desarrollo local.Un problema adicional es la escasa comunicación entre los sistemasde conocimiento basados en el sector minero y aquellos de las poblacioneslocales. Abordar estas fuentes de no sostenibilidad requiereuna forma de generar conocimientos que pueda tender puentes entrediferentes sistemas epistémicos, mantener las relaciones entre losactores interesados que tienen posiciones contrapuestas y generar conocimientos que conduzcan a una innovación institucional, enparticular en los ámbitos relacionados con el monitoreo del aguay con la zonificación ecológica y el ordenamiento territorial.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.894
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations10
Published2010
Admission routes1
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