Bibliographic record
Abstract
Cinq cent vingt-trois ans après l’arrivée de Christophe Colomb aux Amériques et à quelque cinq cents ans du déferlement des Cortés, Pizarro, Ponce de Léon et autres conquistadores à la recherche de l’Eldorado, l’Amérique latine fait face à une nouvelle et sauvage conquête, celle de ses ressources naturelles. Les nouveaux conquérants ont pour nom BHP Billiton, Rio Tinto, Eon, Jeco Corporation, GDF-Suez, Total, Chevron, State Grid… Ils sont étatsuniens, chinois, français, australiens, canadiens, japonais, britanniques, hollandais… Ce pillage, notamment du sous-sol (minerais et hydrocarbures), se fait avec l’accord complice des gouvernements, quelle que soit leur couleur politique, et rarement avec celui des populations concernées. Que l’on soit dans le páramo colombien, l’Amazonie brésilienne ou bolivienne, les Andes chiliennes ou les terres paysannes du Sud mexicain, les effets de ces politiques sont ravageurs pour la biodiversité et pour les habitants de ces terres. Seule la destination des royalties qui en résultent est différente. Investissement social contre investissement libéral. Peut-on néanmoins penser que, au-delà du discours, des résistances, des luttes et des contradictions, il existe des alternatives et des chemins nouveaux porteurs d’espoir ?
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".