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Enregistrement W4221019332 · doi:10.1111/cag.12754

Exposure, access, and inequities: Central themes, emerging trends, and key gaps in Canadian environmental justice literature from 2006 to 2017

2022· article· en· W4221019332 sur OpenAlexafffundvenueabout
Amanda Giang, David R. Boyd, Aspen J. Ono, Bronwyn McIlroy‐Young

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésEnvironmental justiceInjusticeRacializationEconomic JusticePolitical scienceScope (computer science)Environmental studiesSociologyEnvironmental ethicsEnvironmental planningGeographyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental injustices—in the form of inequitable distribution of environmental risks and benefits, uneven access to decision‐making processes, and misrecognition of communities—have been documented globally. However, in Canada, many have argued that the story of environmental injustice is less widely known, with more fragmented research that has produced little in terms of public policies intended to alleviate injustice. This paper uses a meta‐narrative review approach to map the evolution of environmental justice research in Canada between 2006‐2017, and characterize how central themes, emerging trends, and gaps in the literature have changed since the last review of this kind was completed. We conducted a systematic search of publications addressing environmental justice in Canada, yielding 820 publications. We coded abstracts to assess patterns of coverage across space, time, topics, and populations of focus. We find that Canadian environmental justice literature has continued to grow in quantity and scope, addressing more dimensions of environmental harms and benefits, and from an increasingly integrated perspective. However, there remain important and persistent gaps in its coverage. Future research that more fully addresses these geographic (e.g., Atlantic and Prairie regions), topical (e.g., focus on prevention), and recognitional (e.g., racialization) gaps is needed to inform policy‐making and promote justice .

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)0,000
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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