Contaminated Sites and Indigenous Peoples in Canada and the United States: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Indigenous communities in Canada and the US are disproportionately exposed to contaminated sites, often arising from industrial and waste disposal activities. For instance, ∼34% of US EPA Superfund sites are of Native American interest, and ∼29% of Canadian federal contaminated sites are on Indigenous reserve land. Contaminated sites pose unique challenges to many Indigenous peoples who consider the land as an integral part of food systems, culture, and the economy. Federal management of contaminated sites is challenged by epistemological differences, regulatory barriers, and minimal scientific research. Objectives This scoping review aimed to identify and map information on contaminated sites and Indigenous peoples in Canada and the US, namely: 1) the relationship between contaminated sites and Indigenous people, and their land and food systems; 2) strategies, challenges, and successes for contaminated sites assessment and management on Indigenous land; and 3) Indigenous leadership and inclusion in contaminated site assessment and management. Methods Three streams of data were retrieved from January to March 2022: a systematic literature search (key word groups: Indigenous people and contaminated sites); a grey literature search; and an analysis of federal contaminated site data (Canada’s Federal Contaminated Sites Inventory (FCSI) and US EPA’s Superfund Database). Results Our search yielded 49 peer-reviewed articles, 20 pieces of grey literature, and 8114 federal site records (1236 Superfund, 6878 FCSI), evidencing the contamination of the lands of 815 distinct Indigenous tribes and nations and the presence of 440 different contaminants or contaminant groups. Minimal information is available on the potential health and ecological effects, assessment and management of risks, and collaboration on contaminated site processes relative to the number of sites on or adjacent to Indigenous lands. Discussion By integrating three diverse data streams we discovered a multi-disciplinary yet disparate body of information. The results point to a need to prioritize holism, efficiency, and Indigenous leadership in contaminated site assessment, management, and research. This should include a focus on community-specific approaches to site assessment and management; a re-conceptualization of risks related to sites that privileges Indigenous epistemologies; greater collaboration between networks such as the scientific community, Indigenous communities, and federal governments; and a re-evaluation of current management frameworks with Indigenous leadership at the forefront.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».