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Enregistrement W4308611910 · doi:10.24908/cppapc.v2022i1.14727

“Unless you get to know us, you’re not going to know our passion”

2022· article· en· W4308611910 sur OpenAlexafffundvenue
Rebecca DeLorey, Mark Groulx, Larry Nooski, Beverly Ketlo, Angel Ransom

Notice bibliographique

RevueCanadian Planning and Policy / Aménagement et politique au Canada · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésPublic relationsTimelineIndigenousOperationalizationPolitical scienceNeed to knowDutyPassionTraditional knowledgeGeographyPsychologyLawSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In British Columbia, First Nation consultation is formally operationalized through land referrals, a system by which governments and industry proponents share information with First Nations about specific developments on their territories. Using the lenses of equal capacity, social learning, and Indigenous knowledge, this research examines land referrals processes on Nadleh Whut’en First Nation Territory to explore experiences with current consultation practices. Despite efforts to move towards equal decision-making authority over First Nation Territories, consultation remains a key aspect of Indigenous-Crown relations and it is critical that planners enhance their understanding of the duty to consult. Interviews with Nadleh Whut’en knowledge holders and land users and forestry key informants highlight deficiencies in the referrals process as a vehicle for engaging communities in decision making. Challenges include short timelines that manufacture false consent and a lack of cross-cultural dialogue centered on community values and needs. This research fills a gap by advancing understandings of the technical and procedural details of current consultation practice, including where it falls short in protecting Aboriginal rights and how such shortcomings impact people’s lives.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,015
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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