MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310534956 · doi:10.1080/14615517.2022.2099730

Indigenous experiences of impact assessment and development projects: lessons from the Aashukan exchange

2022· article· en· W4310534956 sur OpenAlexafffundabout
Mark K. Watson, Te Kīpa Kēpa Brian Morgan, Cassio Ingles de Sousa, M. M. Dunn, Emmanuel Raufflet, Cynthia Taylor, Rasmus Kløcker Larsen

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensHEC MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousContext (archaeology)CraftEnvironmental planningCommunity developmentPolitical scienceEnvironmental resource managementGeographyEcologyEnvironmental scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can Indigenous peoples and practitioners engage Impact Assessment as a collaborative learning process that enables communities to affect and influence the design of development projects and their management systems? How to create conversations between Indigenous peoples in order to craft a message/voice in relation to developers? This article summarizes lessons learned from ‘Aashukan’ an Indigenous exchange organized on James Bay Cree lands, Northern Québec, Canada in conjunction with the IAIA Conference in 2017. It presents the context, objectives, processes, and outcomes of this workshop in relation to the Impact Assessment community and discusses future directions.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0370,019
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImpact Assessment and Project AppraisalMême sujetEnvironmental and Social Impact AssessmentsTravaux en français237 207