Bringing Justice to Environmental Assessment: An Examination of Kearl Oil Sands JointReview Panel and the Health Concerns of the Community of Fort Chipewyan
Notice bibliographique
Résumé
Environmental assessment is a critical tool for helping to reduce the environmental impacts of development projects. However, the process as currently designed and implemented does little to ensure that the environmental harms created are fairly distributed among members of the public. Using the human health concerns raised by the community of Fort Chipewyan in the wake of massive oil sands developments upstream as a case study, this paper argues that the Kearl Oil Sands environmental assessment process did little to promote social justice for this community. While the environmental assessment process created an avenue for the community to share its concerns, the process failed to protect against the possibility that these concerns, once voiced, would simply be discounted or marginalized in the determination of what is a “significant environmental adverse effect (SAEE)”. I argue that the duty to apply the precautionary principle now explicitly embodied within CEAA creates a reverse onus upon project proponents to show that their proposal will not create SAEEs and suggest it should be interpreted to include a duty to demonstrate that the environmental harms deemed acceptable will not be shouldered disproportionately by an under-privileged community. I propose a number of reforms that could help transform environmental assessment into a process that promotes environmental justice. To critics who suggest that project-level assessment is not the place to address environmental justice, I argue that environmental assessment processes must not be a mechanism for perpetuating existing systemic inequalities by condoning an unfair distribution of environmental harm. Bringing the question of the distribution of environmental benefits and burdens to the forefront of assessments will lead to greater justice for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».