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Enregistrement W2081276745 · doi:10.3152/146155109x413046

Canadian Indigenous engagement and capacity building in health impact assessment

2009· article· en· W2081276745 sur OpenAlexaffabout
R.E. Kwiatkowski, Constantine Tikhonov, Diane McClymont Peace, Carrie Bourassa

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensFirst Nations University of CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSubsistence agricultureNatural resourceEnvironmental planningCornerstoneCommunity engagementCapacity buildingEnvironmental resource managementEnvironmental impact assessmentBusinessEconomic growthPolitical scienceGeographyPublic relationsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consultations with concerned stakeholders are a cornerstone to effective impact assessment, not only within Canada, but internationally as well. The environment is of paramount importance to Indigenous communities, as many continue to rely heavily on the land and natural resources for their subsistence, including their socio-economic, cultural, spiritual and physical survival. Indigenous communities want reassurances from governments and industry that negative impacts associated with projects, programs or policies in their territories will be minimized and that positive impacts will be maximized. Communities want to be involved in the development, implementation and interpretation of the impact assessment report to assure themselves of the environmental, social, spiritual and health impacts associated with the exploitation of the local natural resources. This paper presents efforts by the Environmental Health Research Division of the First Nations and Inuit Health Branch, Health Canada, to assist Indigenous communities in carrying out community-based research to improve health and well-being by building and supporting their capacity to identify, understand and control impacts associated with projects, programs or policies implemented within their territories.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0180,010
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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