Enabling conditions and challenges to environmental assessment as a tool for knowledge brokerage: lessons from Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge brokering is a process of communication and interaction aimed at knowledge exchange and learning between parties with different knowledge bases This paper examines knowledge brokering in Arctic environmental assessment (EA) as a mechanism to support learning, build capacity, and sharing power. The study assessed enabling conditions and challenges to knowledge brokering in the eastern Canadian Arctic under the Nunavut EA process, managed by the Nunavut Impact Review Board. Methods included focus groups and review of legislation, process documents, and EA guidance to examine how the regulatory environment and Board’s EA process support knowledge brokering. Results illustrate that if EA is to support knowledge brokering, it should focus not only on communities but also on EA institutions – those that directly enable and support knowledge brokering, and those that provide ancillary information and have important regulatory roles. Enabling EA as a platform for brokering knowledge also requires investment beyond that provided through project-by-project funding models. While many jurisdictions are catching up to EA systems in Canada’s Arctic, and learning how to incorporate best-practices for Indigenous engagement and knowledge sharing, Nunavut’s co-managed process offers a model and learning opportunities for exploring the implementation conditions necessary for effective knowledge brokering through EA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».