Valuing terra nullis: Dealing with the impact of pipeline and infrastructure projects in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Until the twentieth century the northern regions of Russia and North America had little by way of infrastructure and urban development. This changed as the extent of the mineral wealth in these regions came to be appreciated and exploited. During the Second World War and the Cold War the regions came to be of strategic importance, resulting in the building of major military bases, such as the Thule Air Base, and infrastructure, such as the Alaskan Highway. The mineral wealth of the region, particularly hydrocarbons, is located long distances from consumers, requiring major infrastructure projects across challenging terrain and environmentally sensitive areas. The beneficiaries of such projects, who gain access to more secure and cheaper energy sources, often reside a long way from where the impact of the projects is felt. By contrast, the local population may have to bear the environmental and social consequences and any adverse impact upon traditional livelihoods, such as hunting, fishing, and nomadic agriculture. These raise questions about how and whether the local populations can share in the benefits from development and the extent to which the environmental and livelihood consequences can be mitigated whilst achieving the understandable desire of central governments to improve living standards and security of energy supplies for their populations as a whole. In the early days of development in the region, there was a tendency on the part of governments to view the region as terra nullis, wilderness land belonging to no-one. In lands without settled agriculture, surely those displaced from one piece of tundra, taiga, or icecap to another could be relocated on an apparently interchangeable land? This was done without regard for the extent to which the landscapes were managed, the impact of relocation and development on hunting and other activities or the ties of indigenous populations with the land. More recent developments have provided from greater participation of the local population in the planning process and a sharing of the benefits from development. The paper compares and contrasts the approaches adopted in North America, particularly Canada, and the Russian Federation.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».