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Enregistrement W2887872922 · doi:10.5204/ijcjsd.v7i4.936

Sensitising Green Criminology to Procedural Environmental Justice: A Case Study of First Nation Consultation in the Canadian Oil Sands

2018· article· en· W2887872922 sur OpenAlexaboutno aff
James Heydon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Crime Justice and Social Democracy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental justiceIndigenousInjusticeDeliberationProcedural justiceScholarshipVictimisationCriminologyRestorative justiceSociologyGreen criminologyEconomic JusticeEnvironmental ethicsPolitical scienceCriminal justiceLawPoison controlPsychologyHuman factors and ergonomicsPoliticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Procedural environmental justice refers to fairness in processes of decision-making. It recognises that environmental victimisation, while an injustice in and of itself, is usually underpinned by unjust deliberation procedures. Although green criminology tends to focus on the former—distributional dimension of environmental justice—this article draws attention to its procedural counterpart. In doing so, it demonstrates how the notions of justice-as-recognition and justice-as-participation are jointly manifested within its conceptual boundaries. This is done by using the consultation process that occurs with indigenous peoples on proposed oil sands projects in Northern Alberta, Canada, as a case study. Drawing from ‘elite’ interviews, the article illustrates how indigenous voices have been marginalised and their Treaty rights misrecognised within this consultation process. As such, in seeking to understand the procedural determinants of distributional injustice, the article aims to encourage broader green criminological scholarship to do the same.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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