Community Energy Planning as a Pathway Towards Reconciliation
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing demand for renewable energy production to contribute to achieving emissions reduction targets in the face of global warming. Indigenous communities across Canada are being called to contribute to the renewable energy sector and participate in collaborative energy developments. While cross-cultural collaborations are not new to the natural resource sector, there is an increasing need for improved practices to collaborate with Indigenous peoples, especially in the renewable energy sector. In collaboration with Eagle Lake First Nation, this research sought to understand the challenges and barriers to engaging in collaborative natural resource management, and determine how to improve cross-cultural engagement processes, with applications in the renewable energy sector. A literature and document review, interviews and community engagements were used to identify challenges and barriers, identify ideal engagement scenarios, and develop recommendations for enhancing cross-cultural engagement processes. This research contributed to developing the community perspectives portion of a community energy plan for Eagle Lake First Nation. In addition, the findings of this research indicate that cross-cultural collaborations in the renewable energy sector presents opportunity to address Reconciliation, while improving the standards and common practices to which engagements are held to. Recommendations for improved engagement practices are provided for First Nations communities, academics, industry and government collaborators.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».