Des coopératives minières équitables ? Difficultés et réajustements de la filière « équitable » dans les mines aurifères artisanales et à petite échelle en Bolivie.
Bibliographic record
Abstract
En 2010, la coopérative de Cotapata en Bolivie était la première organisation minière artisanale à vendre de l’or « équitable » au niveau mondial, suivie dans le pays des coopératives « 15 de agosto » et de Yani. Dans les trois cas cependant, les mineurs décidèrent de ne pas maintenir la certification au bout de quelques années, dans un contexte de ruée vers l’or fortement critiqué pour ses pratiques de travail et ses conséquences environnementales. Après avoir décrit les difficultés de développement de cette certification, nous montrerons comment les institutions engagées dans l'approche de l'or responsable en Bolivie ont tenu compte de ces échecs pour réorienter leur cadre d’action plus directement vers la pénétration des « frontières » de l’activité minière artisanale aurifère en Bolivie, selon un modèle d’ « adaptabilité progressive » tenant compte des contextes miniers locaux. Ce cadre d’action vise davantage à formaliser les coopératives et à établir un travail d'éducation socio-environnementale avec les mineurs, à partir d’une approche plus horizontale permettant de rompre en partie les processus descendants (top-down) des certifications équitables.
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 | 0.010 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".