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Enregistrement W3184811330 · doi:10.3390/su13158382

Indigenous Environmental Justice and Sustainability: What Is Environmental Assimilation?

2021· article· en· W3184811330 sur OpenAlexafffundabout
Stephen R. J. Tsuji

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousEnvironmental justiceLegislationSustainabilityEnvironmental lawPolitical scienceAssimilation (phonology)Environmental governanceTreatyEnvironmental planningEnvironmental impact assessmentEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental ethicsLawBusinessCorporate governanceGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has a long history of assimilative efforts with respect to Indigenous peoples. Legal assimilation efforts occurred on two fronts: the voluntary and involuntary enfranchisement of First Nations people, and the dissolution of First Nations reserve lands. Cultural assimilation occurred through the residential school system, and the removal of Indigenous children from their homes by Canadian child welfare agencies in the “sixties scoop”. Another form of assimilation is through environmental assimilation. I define environmental assimilation as changes to the environment through development, to the extent whereby the environment can no longer support Indigenous cultural activities. Herein, I examine environmental assimilation in northern Ontario, Canada. The “taken-up” clause in Treaty No. 9, the “Exemption Orders” in the Far North Act, the “Except” stipulation in the Mining Amendment Act, and the unilateral streamlining of projects in the Green Energy Act and the COVID-19 Economic Recovery Act—these pieces of legislation pose threats to the environment and serve to facilitate the reality of contemporary environmental assimilation of First Nations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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