Social and Environmental Impacts of Development on Rural Traditional Arctic Communities: Focus on Northern Sweden and the Sami
Notice bibliographique
Résumé
In the past few decades, the Arctic has become of keen interest for nations and developers around the world. This can be seen in the development of industries, establishment of Arctic centric organizations, as well as the expansion of the Arctic Council's membership. Countries with at least some part located above the Arctic Circle are; Norway, Greenland, Canada, United States, Russia, Finland, and Sweden. The focus on the indigenous people, specifically the Sami of Lapland, presents a good case for assessing impacts of development on northern, Arctic, communities. In Sweden, the population density is recorded as 21.4 people per square kilometer, with a higher population density in southern Sweden. The majority of the Sami people live in small to medium-sized communities, in remote regions, often resulting in a disconnect with the modern world. One industry that is already present in the Swedish Arctic is mining, especially for ore and carbon. However, now other industries, including multinational enterprises (MNE's), such as Facebook, which recently built a new five acre data center near the Arctic Circle, are beginning to realize the opportunities the Arctic region and its environment have to offer. Many are asking how sustainable is business development in the Arctic which can be answered by analyzing the impacts on the Sami communities and how people react and should react to these changes within their communities. This study analyzed current events through literature review and interviews of representatives from the impacted Arctic regions. The increased development has resulted in both negative and positive impacts such as reduction of land use, but increased employment opportunities.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».