Analyzing control, capacities, and benefits in Indigenous natural resource partnerships in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Our work analyzed Indigenous partnership arrangements and conditions associated with natural resource development, specifically, the capacities identified by Indigenous peoples needed to participate in resource wealth generation. The review was needed to take stock of previously understudied and new partnerships emerging in Canada’s rapidly growing natural resource sectors where cross-cultural collaboration is becoming a feature, and in some cases a requirement, of new ventures. Results illustrate nine categories of arrangements (i.e., land use/regional planning processes; IBAs; MOUs; Indigenous businesses, joint ventures; environmental assessments; revenue sharing; advisory committees; and regional economic councils) used by Indigenous communities and their partners to assert their control and derive benefits from natural resource extraction. These included highly formal and technical legal arrangements, such as Impact and Benefit Agreements, and less formal arrangements such as Memorandums of Understandings and advisory committees. Using the five capitals’ (social, human, financial, built, and natural) approach we also synthesized existing knowledge of partnership capacities and benefits. We found benefits in each of the five capital areas, most of which were forms of human capital. Employment (50%), improved decision making (46%), and also financial support (33%) were the top cited benefits. Results build to the conclusion that differences exist between capacities needed to start working together (pre-existing supporting conditions), and those built through collaboration (new or enhanced capitals as beneficial outcomes). Development models will produce more and sustainable benefits where capacity building is both an explicit process objective and outcome of new partnership designs.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».