Des grandes machines et des petites personnes : les impacts des projets miniers sur les parcours de vie des habitants de deux villes de l’Abitibi
Bibliographic record
Abstract
Au début du XXe siècle, un projet ambitieux de colonisation agricole, puis minier, amène des milliers des personnes à s’installer en Abitibi, au nord du Québec. Au cours des décennies suivantes, les récits officiels soulignant les retombées économiques produites dans la région contrastent souvent avec l’expérience vécue de l’instabilité sociale et économique, notamment au sein de l’industrie minière. Dans ce contexte, cette recherche se penche sur deux villes minières de la région qui vivent des scénarios particulièrement distincts. D’un côté, Rouyn-Noranda, devenue le centre administratif de l’Abitibi, combine un secteur gouvernemental important avec une industrie minière qui pousse les travailleurs à des déplacements constants. De l’autre, Malartic, avec ses 3 000 habitants, vit depuis 2006 des débats controversés à la suite de l’installation d’une mine d’or à ciel ouvert qui a déplacé plus de 200 bâtiments. Au cours de la thèse, je fais usage d’une approche phénoménologique pour discuter la complexité des impacts de ces politiques publiques sur la population locale, ainsi que les rapports de pouvoir qui se manifestent dans la simplification de cette complexité dans les récits produits par des acteurs privilégiés. Finalement, je développe le concept de grande machine pour nous assister dans la compréhension des phénomènes caractérisés par une puissance extraordinaire, présentés sous un récit de contrôle qui cache une stratégie de production de l’ignorance, et les conséquences de cette dynamique selon l’expérience vécue des résidents et des travailleurs miniers.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".