LES DONS DE L’INDUSTRIE MINIÈRE AUX UNIVERSITÉS CANADIENNES : LES ENJEUX DE LA PHILANTHROPIE
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore la relation entre le pouvoir et la production du savoir sous l’angle de la « corporatisation » de l’enseignement supérieur, particulièrement en ce qui concerne les contributions de l’industrie minière aux universités canadiennes. Au cours des vingt-cinq dernières années, le Canada est devenu un acteur majeur du secteur minier mondial, secteur qui est également le théâtre de vives controverses et de débats de politiques. C’est dans ce contexte que les entreprises minières ont effectué d’importantes donations aux universités canadiennes. Cet article recense ces « dons » et questionne les impacts de la philanthropie minière sur la production du savoir et sur les rapports de pouvoir à l’oeuvre dans le secteur minier. Il argumente que l’impact de ces dons sur la liberté académique doit nécessairement être considéré à la lumière du rôle joué par la production du savoir dans la dynamique de régulation et de légitimation propre au secteur minier mondial à l’heure actuelle.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".