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Enregistrement W2913223613 · doi:10.3390/su11030783

Energy Justice and Canada’s National Energy Board: A Critical Analysis of the Line 9 Pipeline Decision

2019· article· en· W2913223613 sur OpenAlexafffundabout
Carol Hunsberger, Sākihitowin Awâsis

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWestern UniversitySuncor Energy Incorporated
Mots-clésIndigenousEquity (law)Economic JusticeAutonomyPolitical scienceEnvironmental justiceSupreme courtEnvironmental resource managementSociologyEnvironmental ethicsLaw and economicsLawEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the values and priorities reflected in a Canadian pipeline review: The National Energy Board (NEB) decision on Line 9. Theories of energy justice guided analysis of evidence presented at NEB hearings, the NEB’s explanation of its decision, and a Supreme Court challenge. We find that several aspects of energy justice were weak in the NEB process. First, a project-specific scope obstructed the pursuit of equity within and between generations: the pipeline’s contributions to climate change, impacts of the oil sands, and cumulative encroachment on Indigenous lands were excluded from review. Second, the NEB created a hierarchy of knowledge: it considered evidence of potential spill impacts as hypothetical while accepting as fact the proponent’s claim that it could prevent and manage spills. Third, recognition of diversity remained elusive: Indigenous nations’ dissatisfaction with the process challenged the NEB’s interpretation of meaningful consultation and procedural fairness. To address the challenges of climate change and reconciliation between Indigenous and settler nations, it is crucial to identify which kinds of evidence decision-makers recognize as valid and which they exclude. Ideas from energy justice can help support actions to improve the public acceptability of energy decisions, as well as to foster greater Indigenous autonomy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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