Key Principles for Indigenous and non-Indigenous Collaborative Impact Assessment in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Impact assessment (IA) is an influential planning tool used to evaluate the potential effects, benefits, and risks of project-level resource development. Indigenous peoples are often disproportionately affected by the adverse consequences of resource exploitation. However, the processes employed in Canadian IA to engage with Indigenous people have faced criticism, particularly on the following five matters: scope and coverage of impacts are inadequate; funding is insufficient; Indigenous knowledge is largely ignored; Indigenous communities do not set the terms of IAs; and Indigenous consent is not required as a condition of approval for projects that will affect Indigenous people or territories. Recently, changes in law and policy have given rise to a growing literature on collaborative IA (where the assessment is conducted by a non-Indigenous authority in partnership with Indigenous authorities) in Canada. This research employs an integrative literature review and a case study analysis to identify and evaluate the most commonly stated foundations of collaborative IA, and therefore the apparent underlying basis of the broad Canadian experience to respect and empower (without integrating) both Indigenous and non-Indigenous objectives, perspectives, and distinct ways of knowing in collaborative IA.
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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 | 0,025 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,036 |
| Communication savante | 0,021 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».