Environmental Impact Assessment of Uranium Mining on Indigenous Land in Labrador (Canada): Biases and Manipulations
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Notice bibliographique
Résumé
Studies in Canada reveal the entrenched nature of the nation's mining paradigm that fundamentally undermines the interests of Indigenous peoples. However, very few research studies have explored the hidden biases and manipulations in the process of framing the Environmental Impact Assessment (EIA) of mines, particularly if developed on Indigenous land. The objectives of the study were to explore what biases and manipulations played roles in framing the EIA of uranium mining on Indigenous (Inuit) land in Labrador (Canada). The study analyzed all the archived documents (print and audio/video) related to the EIA process of the Kitts–Michelin project in Labrador (Canada). The EIA of the Kitts–Michelin project was poorly designed, with ill-planned public dissemination. The study demonstrates how hidden biases and manipulation in the entire process of EIA have served the purposes of certain interest groups and willfully neglected community concerns. The analysis of EIA reveals the institutionalization of biases and exclusionary processes and also exposes institutional racism that is running much deeper than merely prejudice. Although Inuit representatives attended the environmental review panel hearings, the decision makers were predominantly non-Indigenous (external consultants and members of the EIA review panel) and the final decision makers were always non-Inuit (and not local). The study shows that in-depth analysis of existing EIA along with the unpublished documents and audio and video records of panel hearings can provide a comprehensive understanding of racial, social, and environmental inequities associated with historical mining activities in Canada's Indigenous territories.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 découle