From Environmental Degradation to Social Transformation: Exploring the Role of Eco-Justice in the Struggles of Indigenous Communities
Notice bibliographique
Résumé
Eco-justice offers a vital framework for examining the intersection of environmental degradation, Indigenous rights, and environmental sociology. Indigenous communities worldwide continue to bear the disproportionate impacts of deforestation, mining, and pollution—harms that not only threaten their physical well-being but also sever deep-rooted cultural, spiritual, and ecological ties to their lands. This paper explores how eco-justice, through its core principles of distributive, procedural, and recognition justice, provides pathways to redress these injustices by advocating for equitable environmental burdens and inclusive decision-making that honors Indigenous sovereignty and knowledge systems. Drawing on case studies from the Amazon, Standing Rock, and the Canadian tar sands, the study highlights how Indigenous movements operationalize eco-justice in their resistance to resource extraction, and in their pursuit of land, cultural preservation, and autonomy. Central to this analysis is the role of Traditional Ecological Knowledge (TEK) in promoting sustainability and ecological resilience. The paper further addresses systemic challenges such as structural racism, tokenistic inclusion, and the exacerbating effects of climate change. It concludes with policy recommendations to integrate Indigenous perspectives into environmental governance and calls for future research that deepens the discourse on eco-justice in Indigenous environmental capaigns.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,079 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».