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Enregistrement W2996930526 · doi:10.14288/1.0386819

Mining revenues shared with First Nations in British Columbia

2019· article· en· W2996930526 sur OpenAlexaboutno aff
Aligermaa Bayarsaikhan

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueBusinessPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada the sharing of the government (public) revenues generated from natural resource extraction or use with Indigenous communities is evolving in different formats - some provinces approach it through modern treaties, others through non-treaty, policy-based agreements and some do not have a resource revenue sharing mechanism in place. In addition to government arrangements, companies have been proactive in sharing economic benefits with local and Indigenous communities through signing an impact and benefit agreements (IBAs) or other agreements (e.g. community participation agreements) over the last decade, some of which also include financial provisions to share revenue with Indigenous communities. Both practices have been studied well, but with limited data published on the actual implementation. Using the case of British Columbia, this research attempts to add some insight into it using the reports published online under Extractive Sector Transparency Measures Act and First Nations Financial Transparency Act. The study conducted semi-structured interview with government and industry representatives to further understand the challenges associated with both practices. Overall, the mining share constituted for less than ten percent in select First Nations annual budgets, but together with other natural resource revenue from forestry, clean energy and natural gas sectors under the province’s revenue-sharing agreements with First Nations it could serve as a major source of funding for these communities. The challenges identified within the industry through semi-structured interviews pointed to the lack of clarity and guidance from government iii on the engagement and consultation processes with Indigenous Peoples affected by their operations, which may significantly delay the projects or lead to undesired outcomes. Given the focus on social issues from investors within the changing landscape of investment practices that incorporate environmental, social and governance (ESG) factors in the investment decision-making, the research also looked into investors’ perspective on what their expectations are for mining companies on community engagement and benefit-sharing. The study revealed that a growing trend of responsible investing has a potential to impact the performance of mining companies to ensure that local and Indigenous communities have an opportunity to engage in resource development planning and receive a fair share of benefits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,141
Écart entre enseignants0,137 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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