Notice bibliographique
Résumé
The use of rationalized risk assessment to identify the costs and benefits of protecting Aboriginal sacred sites is ubiquitous in Canadian law. Like other contemporary critics of cost-benefit analysis, I voice concerns with its use to adjudicate moral claims and recognize that it can misidentify the depth of loss experienced by Aboriginal peoples when sacred sites are destroyed. Nonetheless, in this article, I question in what ways technocratic approaches to risk could be helpful in protecting sacred sites. The article draws on two recent environmental assessments, the Prosperity Gold-Copper Mine Project in British Columbia and the Screech Lake Uranium Exploration Project in the Northwest Territories, to argue that innovative approaches to characterizing loss illustrate the potential of rationalized methods to identify harm better than it has in the past. The panels’ recommendations to reject the projects, based on the risk that the communities would suffer mental and psychological harm, reflect a genuine effort to provide decision makers with the real cost of approving these two projects. While I do not suggest that cost-benefit analysis can represent the loss of absolute values, I argue that, if done with cultural context in mind, assessment may help to extract the type of information needed to find the depth of empathy from which legal solutions may be constructed.
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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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,039 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».