Towards a Systematic Review of Environmental Injustice in Canada: National Patterns of Environmental Risks and Benefits
Notice bibliographique
Résumé
The environmental justice paradigm, now more than three decades old, is gaining new momentum by expanding to include a wider range of issues, broader geographic scope, and greater focus on potential solutions. However, to date, most research on environmental injustice in Canada has focused on specific case studies (e.g., large urban centres, Indigenous communities), with only a small number of studies focusing on national or regional-scale patterns. As part of a larger interdisciplinary effort, combining quantitative, qualitative, and legal analysis, this research will provide a deeper understanding of uniquely Canadian environmental injustice patterns and identify potential case studies for future work on the processes that create and perpetuate these injustices.In this preliminary analysis, we describe how exposure to selected environmental hazards (e.g., ground-level ozone, water advisories) and access to environmental benefits (e.g., green space) varies across demographic and socioeconomic characteristics in Canada, at a national-scale. We apply methodologies (described below) from recent national-scale analyses of NO2 and fine particulate matter in the US and Canada to data from the 2016 census and existing environmental data sets from the Canadian Urban Environmental Health (CANUE) Research Consortium, and from federal and provincial governments. Population variables considered include Aboriginal and racialization status, immigrant status, socio-economic status, age, stratified by urban and rural residence. We compute descriptive statistics (Student’s t-test and Cohen’s d) to evaluate the significance and magnitude of differences between selected groupings. Finally, we situate these results within our larger framework for a systematic analysis of environmental injustice in Canada by discussing linkages to law, policy, and social movements that may contribute to, or remedy, these observed patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».