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Record W2102779575 · doi:10.71781/7948

Les dynamiques de la résistance écologique : le cas d’une compagnie minière canadienne dans la vallée de Siria au Honduras

2009· dissertation· fr· W2102779575 on OpenAlexaboutno aff
David Aubé

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2009
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire de maîtrise traite d’un phénomène qui a gagné en importance dans les études sur l’Amérique latine : l’exploitation des ressources naturelles par des compagnies étrangères et l’augmentation des mouvements de résistance des populations locales contre l’implantation de ces compagnies. Délaissant l’accent généralement placé sur la naissance de ces mouvements, les impacts du temps sur les transformations du phénomène de résistance sont mesurés et analysés. Le cas de la compagnie minière canadienne Goldcorp Inc., exploitant de l’or dans la vallée de Siria, au Honduras, illustre à merveille les diverses techniques utilisées lors d’une lutte de longue haleine par une population rurale désirant résister à une compagnie transnationale au capital économique, politique et scientifique plus important. Ainsi, les dynamiques du mouvement de résistance soulignent des changements dans sa forme première à la suite de l’intrusion de nouveaux acteurs locaux et internationaux. Des identités, construites avec l’arrivée de la mine, sont aussi en jeu chez les groupes qui s’affrontent dans la région. L’étude d’un mouvement vers la fin de sa vie indique, de plus, le besoin de redéfinir la résistance et de sortir d’un schème purement actif vers un qui inclut aussi l’aspect discursif et moral dans sa définition.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.740
Threshold uncertainty score0.518

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.014
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.257 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreOther

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

Citations1
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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