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Enregistrement W3161662807

Chapter 20: Science and Indigenous Knowledge as the Evidentiary Basis for Impact Assessment

2020· article· en· W3161662807 sur OpenAlexaffabout
Martin Olszynski, Justina C. Ray

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTransparency (behavior)Traditional knowledgeGovernment (linguistics)RigourPolitical scienceDutyEngineering ethicsLawEngineeringEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter we consider the Impact Assessment Act’s approach to science and Indigenous knowledge. We begin by setting out the roles that science and Indigenous knowledge play in establishing the evidentiary basis for impact assessment and decision-making. We also consider the unsatisfactory manner in which science and Indigenous knowledge have been applied over the past four decades of Canadian impact assessment law and practice, and some of the factors that have been identified as contributing to this state of affairs. Having set the stage in this way, we then consider the specific provisions contained in the IAA with respect to science and Indigenous knowledge. Regarding science, much was said by the Liberal government during the period that led to the IAA’s development about the need for increased transparency and scientific rigour, as it was by the government-appointed Expert Panel on Federal Environmental Assessment Processes. While the IAA does reflect important gains on this front, including a new duty of scientific integrity, these alone are unlikely to yield the transformative change envisioned by the Expert Panel and anticipated by many observers as key to improving confidence in decision making regarding development projects. The improvements with respect to Indigenous knowledge are more significant but similarly do not address all of the impediments to its meaningful use in impact assessment. We end by considering some of the steps that must be taken to improve the application of science and Indigenous knowledge under the IAA to best ensure a strong evidentiary basis for decision making.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,028
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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