Community Involvement in Mine Remediation: Insights from Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Across Canada and the Northwest Territories (NWT), abandoned mines have held their place as literal and figurative memories of historical mining malpractices, with mine closure and remediation in Northern areas gaining traction in Canada to bring environmental, economic, and social restitution from years of neglect and land misuse. However, the focus on technical aspects of mine closure have historically limited the extent to which local engagement is considered in the planning phases of mine closure and remediation. This thesis examines the characteristics of good practices for Northern community engagement in mine remediation, and, specifically, how the Giant Mine Remediation Project (GMRP) in Yellowknife, NWT has employed community engagement throughout the planning stages. Methods included a review of project remediation documents, informed by good-practice principles for public and Indigenous engagement. Results of this study indicate that the GMRP largely considers public engagement within its planning stages. However, fair and open dialogue, along with adequate and accessible information between Developer and the public were least evident. Further, capacity building for Indigenous Peoples and communities lacked fulsome consideration specifically in planning documents. The conclusions support similar findings that Indigenous communities require greater financial resources to build capacity and meaningful incorporation of traditional knowledge. Indicators of success and public oversight committees may provide greater opportunity to strengthen local knowledge and participation in the remediation phase of the mine cycle. While this project is limited in scope, it is hoped these findings will aid in enhancing the effectiveness of community engagement in Northern mine remediation and Indigenous participation, while demonstrating the success that the regulatory regime in the NWT and Northern Canada has in developing greater public participation.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».