Program Evaluation In A Northern Aboriginal Setting: Assessing Impact and Benefit Agreements
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, a number of Impact and Benefit Agreements (IBAs) have been established between mining firms and Aboriginal communities in support of some familiar projects across the Canadian North.Negotiated directly between mineral developers and Aboriginal communities with limited state interference, IBAs serve to manage impacts associated with the mine project and deliver tangible benefits to local communities.Notwithstanding their increasing use and potential significance, limited research has been undertaken to address a fundamental question -are they working?The dearth of research on IBA effectiveness is undoubtedly a function of its methodological complexity.In an effort to help overcome this challenge, this paper reports on the strategies employed to assess IBA effectiveness in two northern, Aboriginal locales.Drawing on insights from the program evaluation literature, the strengths and limitations of the field exercise are reflected upon with an aim of refining a procedure for future, more widespread use. 61This paper benefited from financial support from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada, and Indian and Northern Affairs Canada's Northern Scientific Training Program.Additionally, the authors gratefully acknowledge the assistance of, in Yellowknife, Phil Mercredi, Shirley Tsetta and Ginger Gibson, and, in Kugluktuk, Natalie Griller, Peter Taptuna, Janet Kadlun, and the student research assistants Angela Kuliktana, Manok Taipana, Beverley Anablak, Lisa Ayalik, and Danielle Meyok.Finally we would like to thank the many study participants from those two communities, as well as Dettah.
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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 | 0,068 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».