The Contribution of Aboriginal Traditional Ecological Knowledge to the Environmental Assessment Process for Canadian Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
Northern British Columbia (BC) and Alberta are sparsely populated forested lands under provincial jurisdiction (also known as Crown land) which are under intensive oil & gas exploration and pipeline development. Local Aboriginal people continue to implement traditional practices that maintain viable land and productive ecosystems by annual rotation of trap lines, hunting and gathering areas and similar activities. Aboriginal people can exert tremendous influence on pipeline projects through various means. Regulators and enlightened pipeline companies recognize the value of assessing traditional knowledge that has been collected over generations and passed down from the Elders to contribute to final routing, siting and project design identifying effects on environmental resources and traditional land and resource use and developing mitigation opportunities. Traditional knowledge includes experiential and secondary knowledge as well as accepted scientific research in the context of environmental assessments. Robust applications consider sources from all land users while being mindful of the intricacies inherent with Aboriginal engagement in order to gather substantive input for projects on Crown land. This paper explores the contribution of Aboriginal Traditional Ecological Knowledge (TEK) in the environmental assessment process on selected case studies involving recent natural gas pipeline projects in northern BC and Alberta from a balanced perspective. It also describes the evolution of a program developed by the author from its initial emphasis on Traditional Land Use (TLU) studies to the present day application of TLU studies, and TEK studies, focusing on lessons learned and regulatory and engagement challenges and successes.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».