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Enregistrement W3201335594 · doi:10.4324/9781003110019-9

Indigenous youth perspectives on extractivism and living in a good way in the Yukon

2021· book-chapter· en· W3201335594 sur OpenAlexfundaboutno aff
Susanna Gartler, Taiya Melancon, Eileen Peter

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNordisk MinisterrådSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaArctic Institute of North America
Mots-clésIndigenousCeremonyWork (physics)Political scienceGeographyPolitical economySociologyEcologyArchaeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By means of a case study, this chapter seeks to address how the historical and contemporary prevalence of extractivism influences contemporary Indigenous youth’s lives in the Yukon. How does extractivism impact the labour market, the environment, living off the land, wellbeing and health, as well as Indigenous languages and ceremony? How do art, ceremony and games as well as revitalizing Indigenous languages help create a better future for Indigenous (and non-Indigenous) young people living in the Yukon? The chapter emphasizes that mining provides opportunities to work for some, but not everyone feels comfortable with rigid rules and restrictions at camp. Sexist, racist and ageist assumptions still prevail in the industry, structural biases exist towards wage work versus living on the land, and the climate crisis makes living off the land more difficult. Living in a good way for study participants means not only to engage actively in their Indigenous cultures and languages, but also that legacies and contemporary forms of extractivism need to be addressed on all levels. Mining operations should always respect Indigenous protocols and relationships with the land, and mitigate adverse environmental impacts in order to maximize local benefits and minimize local risk.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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