Does Indigenous Knowledge Occurin and Influence Impact Assessment Reports? Exploring Consultation Remarks in Three Cases of Mining Projects in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Mineral extraction is pursued in Greenland to strengthen the national economy. In order that new industries promote sustainable development, environmental impact assessments and social impact assessments are legally required and undertaken by companies prior to license approval to inform decision-making. Knowledge systems in Arctic indigenous communities have evolved through adaptive processes over generations, and indigenous knowledge (IK) is considered a great source of information on local environments and related ecosystem services. In Greenland the Inuit are in the majority, and Greenlanders are still considered indigenous. The Inuit Circumpolar Council stresses that utilizing IK is highly relevant in the Greenland context. Impact assessment processes involve stakeholder engagement and public participation, and hence offer arenas for potential knowledge sharing and thereby the utilization of IK. Based on the assumption that IK is a valuable knowledge resource, which can supplement and improve impact assessments in Greenland thus supporting sustainable development, this paper presents an investigation of how IK is utilized in the last stages of an impact assessment process when the final report is subject to a hearing in three recent mining projects in Greenland.
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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 | 0,070 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».