Mesurer l’acceptabilité sociale d’un projet minier : essai de modélisation du risque social en contexte québécois
Bibliographic record
Abstract
L’acceptabilité sociale des projets miniers constitue un enjeu majeur pour l’industrie extractive. La littérature qui traite de la notion d’acceptabilité sociale en lien avec le monde minier se décline autour du concept de permis social d’opérer, c’est-à-dire comme un moyen d’éviter les perturbations susceptibles de compromettre les activités extractives. Cette vision réductrice transpose dans l’espace sociétal la dynamique d’implantation des projets miniers. De plus, la notion même d’acceptabilité sociale pose des difficultés de définition et de mesure. En nous inscrivant dans le monde de la pratique, nous proposons un indice visant à déterminer les risques de développement de conflits de l’entreprise avec la collectivité locale lors des premières étapes du développement des ressources minérales, au début de l’exploration avancée. Il s’applique au Québec. Le modèle utilisé repose sur une description analytique des principaux déterminants des conflits, s’articulant autour de trois pôles structurants : communauté(s) en présence, entreprise promouvant le projet, nature intrinsèque du projet minier et de son milieu naturel. Un questionnaire visant à qualifier la dynamique de communication vient compléter l’évaluation de la situation, tout en laissant davantage place aux perceptions. Les différentes variables sont pondérées et combinées afin d’obtenir un indice de risque social. L’indice est utilisable par les investisseurs, les entreprises minières, les communautés et les gouvernements. Il facilite l’identification des aspects pouvant générer plus de risque social, et le développement de dialogue entre les parties prenantes. Cet article reflète la perspective interdisciplinaire adoptée pour mener à bien le projet.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".