A comparative account of indigenous participation in extractive projects: The challenge of achieving Free, Prior, and Informed Consent
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples’ right to Free, Prior, and Informed Consent (FPIC) has been recognised as an important principle to ensure their meaningful participation in decision-making processes related to extractive projects. Yet, many companies grapple with their duty to engage in good faith consultations with indigenous peoples implied by the standard of human rights due diligence. Instead of understanding project impacts from the perspective of these peoples, companies generally conduct one-off environmental or social impact assessments or sign private agreements with communities that look at project impacts merely in terms of the reputational, operational, legal, and financial costs they represent to them. Human Rights Impact Assessments recognise that human rights conditions evolve and that companies need to consult with affected rights-holders throughout the project cycle to renew community consent on a regular basis. Indigenous peoples are also taking matters into their own hands by conducting Community-Controlled Impact Assessments or community consultations to move consent-based processes to the centre of negotiations with companies. By comparing local experiences of corporate-indigenous engagement in Canada, Guatemala, and Peru, we aim to determine if and how companies currently contribute to the implementation of FPIC in order to suggest a way forward towards greater corporate commitment to FPIC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».