Great Expectations: Perceptions and Policy Implications of the Social License Within Saskatchewan’s Agricultural Sector
Notice bibliographique
Résumé
The ‘social license to operate’ (SLO) is a concept originating in the mining industry which describes a project’s ability to earn and maintain trust or approval of public stakeholders. A recent controversy surrounding the decision of Earls Restaurants to switch from Canadian suppliers of beef to an American provider has introduced SLO into the agricultural sector. Recently, the Saskatchewan Ministry of Agriculture explored a social license framework, representing the SLO’s transition from the private to public sector. This thesis investigates how the SLO has redefined itself to meet the expectations of increasingly mobilized consumers, and its potential effectiveness as a policy instrument. \nThe findings of a case study analysis and expert interviews reveal that the most recent iteration of the Ministry SLO framework is founded on the ‘knowledge-deficit’ approach to scientific communication, where the role of the public is restricted to passive recipient of information in the consultation process. The conclusion is that the reinforcement of this mindset is unlikely to be effective in fulfilling public needs around engagement on contentious agricultural topics. Policy-makers interested in the SLO approach must ensure that the process is adapted to address industry specific concerns in a manner that is truly responsive and accountable. This research has implications for how policy-makers engage stakeholders and communicate risks in a manner that maintains public trust and legitimacy.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».