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Enregistrement W4392825504 · doi:10.29173/jaed262

Program Evaluation In A Northern Aboriginal Setting: Assessing Impact and Benefit Agreements

2008· article· en· W4392825504 sur OpenAlexafffundabout
J Prno, Ben Bradshaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Aboriginal Economic Development · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,391 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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