Can Environmental Assessment Protect Caribou? Analysis of EA in Nunavut, Canada, 1999-2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper analyses the environmental assessment of every proposed mining project that has undergone full review through the Nunavut Impact Review Board from 1999 to 2019, with specific emphasis on how impacts to caribou were identified and assessed. Caribou are the most important terrestrial species in Nunavut from a food security, traditional culture, and harvesting perspective, and mining is known to have impacts on caribou habitat, migration and calving behaviour, predation and hunting patterns, and other effects. Close study of how caribou impacts are discerned and evaluated within environmental assessment (EA) can thus reveal broader trends about both EA and the broader resource governance process. Although some project proposals were initially rejected, every EA ultimately concluded that impacts to caribou were not significant, despite evidence presented to the contrary. We present three modes through which serious impacts are rendered insignificant within EA (mitigation, strategic use of scale, and strategic use of Inuit knowledge and consultation) and comment on the broader context shaping EA in Nunavut. We argue that EA cannot do what it is expected to do (come to rational, science-based decisions that balance ecological, social, and economic goals) and is an insufficient tool for ensuring the long-term well-being of caribou in Nunavut.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».