MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3043516979 · doi:10.1016/j.socscimed.2020.113184

If only they had accessed the data: Governmental failure to monitor pulp mill impacts on human health in Pictou Landing First Nation

2020· article· en· W3043516979 sur OpenAlexafffundabout
Diana Lewis, Sheila Francis, Kim Francis‐Strickland, Heather Castleden, Richard Apostle

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesInstitute of Aboriginal Peoples HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousEnvironmental justiceMandateCommunity healthGovernment (linguistics)Health impact assessmentCitizen journalismParticipatory action researchPublic healthEnvironmental planningSociologyPolitical scienceEnvironmental resource managementGeographyMedicineLawEcologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over fifty years, Pictou Landing First Nation (PLFN), a small Mi'kmaw community on the northern shore of mainland Nova Scotia, Canada, has been told by a Joint Environmental Health Monitoring Committee (JEHMC) mandated to oversee the health of the community that their health has not been impacted by exposure to 85 million litres of pulp mill effluent dumped every day into what was once a culturally significant body of water bordering their community. Yet, based on lived experience, the community knows otherwise, and despite countless dollars spent on government and industry-sponsored research, their concerns have not gone away. Using biopolitical theory, we explore why JEHMC never fully implemented its mandate. We will use a Mi'kmaw environmental 'theoretical' framework to demonstrate that indicators of a relational epistemology and ontology that have been consistently and persistently overlooked in Indigenous environmental health research demands that Indigenous connections to the air, land and water must be taken into consideration to get a full understanding of environmental health impacts. Guided by the principle of Etuaptmumk (Two-Eyed Seeing), which brings together the strengths of both western and Indigenous knowledge, and employing a community-based participatory research approach, we use data that could have been accessed by the JEHMC that might have signaled that human health studies were warranted. Further, we developed an environmental health survey that more appropriately assesses the impacts on the community. Finally, we will discuss how an Indigenous-developed framework can adequately assess the impacts of land displacement and environmental dispossession on the health of Indigenous communities and illustrate how our framework can serve as a guide to others when exploring Indigenous environmental health more broadly.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial Science & MedicineMême sujetIndigenous Studies and EcologyTravaux en français237 207