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Enregistrement W2034624982 · doi:10.1108/17506200910943706

A study of the impact of oil and gas development on the Dene First Nations of the Sahtu (Great Bear Lake) Region of the Canadian Northwest Territories (NWT)

2009· article· en· W2034624982 sur OpenAlexaffabout
Léo‐Paul Dana, Robert B. Anderson, Aldene Meis Mason

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprising Communities People and Places in the Global Economy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityLivelihoodOriginalityGloomGeographyObligationNatural resourceValue (mathematics)Economic growthPolitical scienceEnvironmental resource managementEconomicsAgricultureLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Beneath Canada's Northwest Territories lies a potential of 30 trillion cubic feet of natural gas. Will a $16 billion gas‐pipeline bring prosperity or gloom? Will this bring employment opportunities for local people or will more qualified people be brought in from southern communities? The purpose of this paper is to give an account of what Dene residents of the Sahtu Region have to say about oil and gas development. Design/methodology/approach Starting in 2005, in‐depth interviews with people across the Sahtu Region are conducted. Findings Respondents recognise the short‐term advantages of building a pipeline, but they are concerned about the long‐term impact on the environment that currently ensures their livelihood. Research limitations/implications This study begs for a longitudinal follow‐up. Practical implications Policy‐makers may benefit from knowing the feelings of their constituents. Originality/value This timely study reveals long‐term environmental and social impacts of short‐term development. This is especially important in a region where people believe that they have an obligation to the land upon which they live.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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