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Enregistrement W7025373529

“Why would you release fish into a body of water that can’t sustain them?” A community-based experience on the environmental health impacts of hydro dams in O-Pipon-Na-Piwin Cree Nation, Manitoba

2023· dissertation· en· W7025373529 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroelectricityIndigenousFishingWater qualityQualitative researchTraditional knowledge
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project emerged as an opportunity to document Indigenous knowledge and strength-based solutions to address the environmental and health impacts of hydroelectric dam projects in the O-Pipon-Na-Piwin Cree Nation. As documented in the pages that follow, Hydro dams adversely affected local food production in these communities in particular traditional hunting and trapping grounds, fisheries were devasted, water quality was impaired, and shorelines were eroded. Members of OPCN have shared stories and narratives about the ways they have experienced the health impacts of hydro dams such as diabetes, cancer, heart attacks and skin diseases that emerged when hydroelectric projects entered the OPCN territory. This thesis was a collaborative research with a hydroelectric dam-impacted community, OPCN. The research objective was to provide an opportunity for the O-Pipon-Na-Piwin Cree Nation (OPCN) community members to document their hydro dam experiences. The research aimed to understand the spatial temporal implications of hydroelectric dam projects in Northern Cree communities before and after hydroelectric dam operations, and how communities experienced the changes in their environment. The research used qualitative research methods to achieve the research goals. Qualitative methods are used here as narrative-based methods and in this thesis, they were undertaken through interviews with Elders, Knowledge Keepers and Users, Fishers, Hunters and Trappers in OPCN. According to OPCN community members' experiences, the cumulative impacts of hydroelectric dams’ increased health and well-being problems. These cumulative impacts have been voiced by the OPCN community through different platforms such as social media, newspapers, conferences and recently at the United Nations Permanent Forum on Indigenous Issues (UNPFII) held on the 17th of April up to the 28th of April 2023 in New York, USA. The 2023 UNPFII theme was focused on “Indigenous Peoples, human health, planetary and territorial health and climate change: a rights-based approach.” (Cultural Survival, 2023). This thesis will document community experience and perspectives on the environmental health impacts of hydroelectric dams and present the impacts to non-community members, and decision-makers including governments, and it will highlight collective solutions used to address such impacts. The maps in this thesis will help communities to understand the changes brought by hydroelectric dam projects on the environment such as changes in land use and flooding. Location-based narratives presented in ArcGIS Storymaps (A web-based digital platform that integrates text, pictures, videos, audio, maps and legends to help users explore the content (Esri Documentation, n.d.)) will help non-community members understand community members' experiences. This thesis is part of a larger, Indigenous-led project, Wa Ni Ska Tan Alliance of Hydro-Impacted Communities, and Kitatipithimak Mithwayawin which are working to increase awareness of hydro impacts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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