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Enregistrement W7060953334

Operationalizing Indigenous-led Impact Assessment

2023· article· en· W7060953334 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTreatyGovernment (linguistics)OperationalizationTraditional knowledgeIndigenous rightsResource (disambiguation)Environmental law
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have ushered in an explosion of interest and expertise in place-based, Indigenous-led impact assessment models. Across Canada and beyond, Indigenous communities have been developing and engaging with alternative approaches to “environmental assessment” (EA) or “impact assessment” (IA) in response to proposed developments in their homelands. These efforts are borne out of deep dissatisfaction and frustration; Indigenous peoples have repeatedly pointed to the inability of settler law on EA to protect their constitutionally recognized Aboriginal and Treaty rights, and to meaningfully engage with Indigenous laws, values, and perspectives regarding the socio-ecological risks posed by resource development projects. The inability of EA under settler law to adequately consider Indigenous legal orders and jurisdictions has been well documented. As Coast Salish legal scholar Sarah Morales notes, “[m]ost Canadian Indigenous groups have not had a meaningful voice in impact assessment,” and “rarely has any Indigenous group been able to exercise consent or decision making on major resource development projects.” More often, when Indigenous groups participate in government regulatory processes, “other parties severely limit their involvement, requesting only baseline traditional knowledge and traditional use information, without any meaningful input into or control over the process or project itself.” The result is that “Indigenous culture, spirituality, laws and legal processes, rights and title have not been taken into account in the Crown-led and proponent-driven Canadian environmental assessment processes.”

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0050,014
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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