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Enregistrement W2904856057 · doi:10.14430/arctic4748

Beyond the Berger Inquiry: Can Extractive Resource Development Help the Sustainability of Canada’s Arctic Communities?

2018· article· en· W2904856057 sur OpenAlexaffvenueabout
Chris Southcott, Frances Abele, David Natcher, Brenda Parlee

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanCarleton UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityResource (disambiguation)ArcticSustainable developmentEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental planningThe arcticPolitical scienceGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The four decades since the Berger Inquiry have produced a large body of research demonstrating the positive and negative impacts of resource development on northern communities. However, little independent research has aimed to yield an understanding of how best to manage the impacts of resource development and to harness its benefits in ways that can promote long-term sustainable development. This question was the impetus for the Resources and Sustainable Development in the Arctic (ReSDA) research project funded by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada in 2011. Representing a network of researchers, community members and organizations, ReSDA researchers conducted a series of analyses that focused on what was needed to ensure that northern communities received more benefits from resource development and potential negative impacts were mitigated. Overall, the analyses highlight the serious gaps that remain in our ability to ensure that resource development projects improve the sustainability of Arctic communities. These gaps include a proper understanding of cumulative impacts, the ability of communities to adequately participate in new regulatory processes, the non-economic aspects of well-being, the effects of impact and benefit agreements and new financial benefits, and new mitigation activities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0100,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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