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Enregistrement W4408470981 · doi:10.21083/ruralreview.v6i1.6938

Indigenous Women and Mining Projects in Canada

2022· article· en· W4408470981 sur OpenAlexaffvenueabout
Chelsea G. Major, Sheri Longboat, Silvia Sarapura

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPolitical scienceGeographySocioeconomicsSociologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous peoples assert their right to the protection and control of their lands, territories, and resources through their increasing involvement in resource development decision-making processes to improve outcomes for their communities. Unfortunately, these processes and their outcomes are not experienced universally within Indigenous communities; there exists a division of impacts, benefits, and decision-making power along gendered lines. This critical review compiles available academic and grey literature that engages with the intersection of gender and Indigeneity within extractive industries, with a specific focus on the Canadian context. It examines the gendered impacts of resource development and gendered representation in Crown- community consultations, environmental impact assessments/impact assessments, and impact-benefit agreements as the driving mechanisms behind mine-community relations. Overall, the review finds that Indigenous women in Canada disproportionately bear the impacts of resource development while being excluded from many of the benefits and are underrepresented in related decision-making and negotiation processes. This has significant implications for the health, safety, rights, financial security, and wellbeing of Indigenous women. Funding: SSHRC funded Insight Grant

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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