Fixing Land Use Planning in the Yukon Before It Really Breaks: A Case Study of the Peel Watershed
Notice bibliographique
Résumé
For eight years, the Yukon Government and four First Nation governments—the First Nation of Na-cho Nyak Dun, the Gwich’in Tribal Council, the Vuntut Gwitchin First Nation, and the Tr’ondek Hwech’in First Nation—have been working to create a land use plan for the Peel Watershed in northeast Yukon, Canada. This paper analyzes publicly available data on the decision-making process led by the Yukon Government following submission of a final recommended land use plan by the Peel Watershed Planning Commission. We argue that the Yukon Government failed to effectively reconcile different perspectives and values through the decision-making process. Using an analytical framework from the policy sciences, we contend that it is not the polarizing nature of these perspectives that has caused land use planning for the Peel region to break down; rather it is a broken decision-making process that to date has failed to secure the common interest. This failure has left many of those involved in the Peel region’s land use plan with the perception that their voices are no longer being heard in this process. We describe how these fractures occurred and present a number of recommendations that could improve the decision-making process for the Peel Watershed land use plan, with application for future such processes elsewhere in the Yukon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».