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Record W7119411604

Ninety percent of iron on the sidewalks: mining and (under)developments in municipalities mined by Vale S.A.

2016· dissertation· pt· W7119411604 on OpenAlexaboutno aff
Tádzio Peters Coelho

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typedissertation
Languagept
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsProduction system (computer science)Local DevelopmentAgricultural development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nesta tese investigo a relação entre a mineração e o desenvolvimento socioeconômico, ou a falta dele, em municípios minerados pela principal empresa brasileira do setor, a Vale S.A. Examino os impactos socioambientais e econômicos que a mineração causa em municípios onde a extração mineral é realizada. Importa entender a dinâmica da própria atividade econômica mineradora enquanto organização social. Procuro realizar uma reflexão sobre os efeitos sociais e econômicos da atividade mineral-exportadora nas populações locais de regiões mineradas. A forma escolhida para melhor compreender a relação entre mineração e desenvolvimento foi a de um estudo comparativo entre municípios minerados de diferentes países. Escolhi três municípios, a saber: Parauapebas (Brasil); Sudbury (Canadá); Moatize (Moçambique). A empresa mineradora brasileira Vale S.A. mantêm atividades de prospecção nestes três municípios. Quero entender de que maneira as transformações no sistema econômico mundial, com a reorganização do capitalismo brasileiro e seu suposto reposicionamento, afetaram a situação das regiões extrativistas e criaram novas situações. Tento também analisar o tipo de impacto que a mineração causa em municípios minerados em diferentes contextos e quais são as causas para as diferentes configurações destes impactos. Busco ainda saber se existe um modus operandi da empresa Vale S.A., um padrão de atuação da empresa em distintos contextos locais de extração mineral. A hipótese central desta pesquisa é de que, em condições definidas única ou preeminente pelo mercado, a mineração ocasiona ou fomenta as condições socioeconômicas típicas do subdesenvolvimento. A hegemonia de mercado na determinação do modelo de mineração a ser exercido gera impactos sociais, econômicos e ambientais negativos mais amplos. A especialização produtiva local na mineração gerada pelo livre mercado reproduz, ainda, a dependência - da população, do restante da estrutura produtiva das regiões mineradas e do aparato estatal - das divisas da atividade mineradora. Esta reprodução dependente limita e condiciona as possiblidades econômicas das regiões mineradas. A influência de sindicatos dos trabalhadores, movimentos sociais, organizações da sociedade civil e da população local, assim como a capacidade de fiscalização e monitoramento do aparato estatal, e a diversificação econômica, são as variáveis que podem atenuar e diminuir a amplitude e profundidade dos impactos causados pela atividade mineradora. Outra hipótese deste estudo é de que o capitalismo brasileiro expandiu-se nos últimos quatorze anos de maneira frágil e subordinada. Ainda que capitais nacionais tenham adentrado países tradicionalmente ricos, esta expansão foi feita de maneira geral em setores de exploração de recursos naturais, de forma subordinada e excludente das populações que foram encontradas pelo caminho, principalmente em países mais pobres.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.148
Threshold uncertainty score0.295

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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