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Enregistrement W7112241999

MODELLING LOCAL ECONOMIC IMPACTS OF WILDFIRE RECONSTRUCTION AND ENERGY TRANSITIONS IN REMOTE INDIGENOUS COMMUNITIES

2025· article· en· W7112241999 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousEconomic impact analysisProduction (economics)PovertyGovernment (linguistics)Scale (ratio)Climate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural and remote Indigenous communities in Canada are particularly vulnerable to wildfires and energy insecurity. These challenges are compounded by higher levels of poverty and greater geographic isolation, making it more difficult for these communities to respond effectively and build long-term resilience. This doctoral dissertation comprises three studies that develop empirical models using Input-Output techniques to assess the economic impacts of wildfires and the energy transition in northern communities. The first study examines the provincial scale economic impacts of the reconstruction of Fox Lake, one of the three reserves of Little Red River Cree in Alberta, which was destroyed by the Paskwa wildfire in 2023. The study estimates the effects of evacuation, transportation, and reconstruction expenditures by analyzing recovery expense reports from March 2023 to April 2024. Findings show that post-fire recovery expenditures increased the province’s production values, with an overall multiplier of 1.76 for total recovery spending. The federal government's $291 million contribution led to a $221 million increase in provincial production, boosting Alberta’s gross value added by $253 million and creating 2,300 full-time jobs. The second study develops a methodological tool to support policy and government intervention planning, utilizing input-output models tailored to represent local economies in remote Indigenous communities. The model modifies the technical coefficients and final demand by adjusting the intensity of leakages and margins associated with transportation costs, storage, and commercial activities. Additionally, based on the application of the methodological approach to a case study community, this study presents the economic impacts of biomass energy production in Fort McPherson, an Indigenous community located in the Northwest Territories. The third study explores the potential deployment of a micro-scale nuclear reactor in Inuvik, a remote community in the Northwest Territories. Using New Institutional Economics theory and Input-Output models at community and provincial/territorial levels, the study examines Canada’s nuclear governance framework and how economic benefits are distributed across community, territorial and provincial levels under four different ownership and operational scenarios involving the community, territorial power utility, and a private company. Results highlight that scenarios with community ownership tend to produce stronger local economic development outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,142
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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