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Enregistrement W4404411681 · doi:10.1109/pvsc57443.2024.10748763

Best Practices for Renewable Energy Engagements and Consultations in Nunavut

2024· article· en· W4404411681 sur OpenAlexaffabout
Martha Lenio

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensNunavut Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnergy (signal processing)BusinessEnvironmental economicsNatural resource economicsEconomicsElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy and infrastructure projects in the Canadian North have historically been highly colonial, top-down exercises in sovereignty and control. This has largely been changing over the past several decades, with huge changes in the approach to infrastructure development since the publication of Canada's Truth and Reconciliation Commission's 94 Calls to Action, international efforts such as the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous People (UNDRIP), and the concept of Free and Prior Informed Consent (FPIC) becoming more well understood and widespread. While these high-level policy tools and statements are helpful for grounding discussions and justifying engagement activities, this paper aims to give a more practical understanding of what following these directives and guidelines looks like in the context of the Canadian North. The information share is focused into five themes: The importance of community engagement; Communication in the North; Education and human capacity building; Project development; and Outcomes. The four key take-aways for best practices for community engagement in Nunavut: Listen!; Invest in people; Use hands-on activities; and Work on projects that are a priority for the community.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0500,019
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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