A Patchwork of Promises: Implementing Free, Prior, Informed Consent in Canadian and British Columbia Impact Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples’ rights are often disproportionately impacted by resource extraction projects, with inadequate consultation and benefit-sharing from these projects. Since Canada’s endorsement of the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP), the federal government and the province of British Columbia (BC) have passed legislative measures to align domestic law with UNDRIP. Impact assessments are an important vehicle for the implementation of UNDRIP, particularly the principle of free, prior and informed consent (FPIC). Through a qualitative assessment of six mining projects being assessed under the federal Impact Assessment Act, 2019 and the BC Environmental Assessment Act, 2018, this thesis scrutinizes how FPIC has been operationalized under these two laws. Key findings include that FPIC implementation occurs along a spectrum ranging from “soft consent” to more robust forms of “hard consent”. Differentiating factors include the degree of joint decision-making afforded to Indigenous communities, the accountability mechanisms applied when consent is withheld, and the dispute-resolution processes used to achieve consensus. It also finds that several legislative and legal instruments have been employed by assessment agencies to implement FPIC. Finally, it identifies emerging patterns in Indigenous communities being able to negotiate Impact and Benefit Sharing Agreements (IBAs) from a stronger negotiating position as legal frameworks move towards consent-based mechanisms.
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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 | 0,075 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,049 | 0,028 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».