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Enregistrement W2995463189 · doi:10.1002/ieam.4239

A State-of-the-Art Review of Indigenous Peoples and Environmental Pollution

2019· review· en· W2995463189 sur OpenAlexaff
Álvaro Fernández‐Llamazares, María Garteizgogeascoa, Niladri Basu, Eduardo S. Brondízio, Mar Cabeza, Joan Martínez Alier, Pamela McElwee, Victoria Reyes‐García

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKoneen SäätiöAcademy of FinlandFundación BBVA
Mots-clésIndigenousPollutionEnvironmental planningState (computer science)Environmental protectionEnvironmental pollutionEnvironmental scienceGeographyPolitical scienceEnvironmental ethicsComputer scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indigenous peoples (IPs) worldwide are confronted by the increasing threat of pollution. Based on a comprehensive review of the literature (n = 686 studies), we present the current state of knowledge on: 1) the exposure and vulnerability of IPs to pollution; 2) the environmental, health, and cultural impacts of pollution upon IPs; and 3) IPs' contributions to prevent, control, limit, and abate pollution from local to global scales. Indigenous peoples experience large burdens of environmental pollution linked to the expansion of commodity frontiers and industrial development, including agricultural, mining, and extractive industries, as well as urban growth, waste dumping, and infrastructure and energy development. Nevertheless, IPs are contributing to limit pollution in different ways, including through environmental monitoring and global policy advocacy, as well as through local resistance toward polluting activities. This work adds to growing evidence of the breadth and depth of environmental injustices faced by IPs worldwide, and we conclude by highlighting the need to increase IPs' engagement in environmental decision-making regarding pollution control. Integr Environ Assess Manag 2020;16:324–341. © 2019 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC) KEY POINTS This review maps out the worldwide impacts of environmental pollution on Indigenous Peoples. Indigenous Peoples experience large burdens of environmental pollution linked to the expansion of commodity frontiers and industrial development. Indigenous Peoples are amongst the populations at highest risk of impact by pollution of water, land and biota through both exposure and vulnerability. Indigenous Peoples actively contribute to develop innovative strategies to limit, prevent and abate pollution from local to global levels

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations159
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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