In Defense of Water: Modern Mining, Grassroots Movements, and Corporate Strategies in Peru
Bibliographic record
Abstract
Resumen Este artículo explora porqué el agua se ha convertido en un tema central de las controversias mineras recientes, centrándose en un conflicto entre la empresa minera Yanacocha y la comunidad de Combayo, en la sierra norte del Perú. En las protestas de 2006, los campesinos argumentaron que su lucha era por la protección de los recursos hídricos ante la expansión de la minería. La empresa trató de desacreditar estas quejas al arguir que las protestas comenzaron como una demanda por contratos de trabajo y proyectos de desarrollo. Esta separación entre el empleo y el agua, esconde cómo las tecnologías de la minería moderna transforman el paisaje, a la vez que introduce cambios en las prácticas corporativas de la empresa y medidas de acción política en respuesta a la actividad minera. Este artículo examina el papel del agua tanto en la movilización de manifestantes, la reconfiguración de las alianzas políticas existentes y, al propiciar un acuerdo que reduce el alcance del conflicto que da paso a argumentos técnicos sobre la calidad y cantidad de agua, la promesa de empleos, y un estudio hidrológico. [ecología, medio ambiente, movimientos sociales, Perú]
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".