Addressing Historical Impacts Through Impact and Benefit Agreements and Health Impact Assessment: Why it Matters for Indigenous Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
The Northern Review 41 (2015): 81–109Environmental Assessment and related permitting processes have long struggled to identify and mitigate health and well-being impacts associated with resource development, especially in northern, largely Indigenous, jurisdictions. An opportunity to address this governance deficit has seemingly been provided through the growing use of mechanisms such as Impact and Benefit Agreements (IBAs) and Health Impact Assessments (HIA). Their emergence has coincided with a growth in social determinants of health research that recognizes diverse concepts and complex drivers of Indigenous well-being; it is increasingly common for researchers to speak of the ”good life” and to recognize health disparities that are based in experiences of poverty, stress, trauma, cultural erosion, and environmental dispossession. Unfortunately, little of this research has come to influence contemporary HIA practices and the content or implementation of IBAs. Missing from these novel governance mechanisms is recognition that present-day resource development is complicated by legacies of colonialism and assimilation policies, which impact Indigenous well-being. In short, what matters to Indigenous communities and what is captured in an IBA or HIA seldom coincide. This argument is supported by evidence of Indigenous participation in the Wishbone Hill HIA in Alaska and the IBA signed in support of the Meadowbank Mine in Nunavut. Given this evidence, this article calls for refinement of governance mechanisms such as IBAs and HIAs in order to better understand and respond to the complexities that inform Indigenous well-being.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».