Analysis of the Canadian Mining Industry’s Global Engagement Practices with Indigenous Peoples
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to give a summary of how mining companies address issues of Indigenous communities from a cultural and human rights perspective. In the last 10 to 15 years, coinciding with globalization (Murphy & Arenas, 2011), increased market demands, as a result of population and economic growth, resource extraction industries have been shifting their operations from developed to developing countries (Mining Journal, November 2001, p. 353). (Murphy & Arenas, 2011). As a result, Indigenous Peoples have suffered from development on their traditional lands, specifically from the implications of development on their cultures, economies and societies. There have been growing ethical concerns about the mining industry. Environmental and human rights disasters related to the mining sector have become high profile ethical issues in many countries and contributed to growing public and media concern. The “Management In Mining Report” has cited bribery, lack of community engagement, harmful affects on agricultural land, pollution and related health hazards, as reasons for criticism. Can Corporate Social Responsibility (CSR) cause a fundamental change in protecting the rights of these vulnerable communities, and contribute to a fair distribution of costs and benefits from this large-scale resource exploitation? If so, under what conditions can this occur? This research thesis aims to determine the enablers and barriers in this process for the sake of Indigenous empowerment, as opposed to management, based on a renewed understanding of the mechanisms at play. Furthermore, the literature review will look at the role of the state in community rights and corporate responsibility, corporate attempts to justify and regulate community efforts in local development, and the ways by which civil society and NGOs can work to ensure the social and ecological sustainability of mineral extraction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».