Cumulative Effects Assessment and Collaborative Governance of Wildlife in Eeyou Istchee, Northern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Le système alimentaire traditionnel du territoire d'Eeyou Istchee, dans le nord du Québec, estessentiel au développement durable de la région. Il apporte une valeur sociale, culturelle etsanitaire non négligeable aux communautés cries autochtones locales. La multiplication desprojets de développement de ressource naturelle à grande échelle sur le territoire au cours des 50dernières années a pour conséquence l’augmentation des pressions sur les populations d'animauxsauvages, qui voient la perte, la dégradation et l'altération de leur habitat, impliquant aussi lesystème alimentaire traditionnel local. L'évaluation de l'impact environnemental (EIE) est unoutil de réglementation formel utilisé à Eeyou Istchee afin d’évaluer les impacts potentiels desprojets de développement proposés sur les composantes valorisées de l'écosystème (CVE), tellesque les espèces alimentaires traditionnelles, afin d'identifier et d'atténuer les impacts négatifs desprojets préalablement à leur approbation. L'évaluation des effets cumulatifs (EEC) est unecomposante importante de l'EIE. Elle a déjà été signalée comme insuffisante dans le cadre de laprotection des CVE à Eeyou Istchee, car la qualité des EEC des projets ne répondent souvent pasaux normes de bonnes pratiques. Cette thèse vise à mieux comprendre les défis et lesopportunités pour améliorer l'EEC à Eeyou Istchee en se concentrant sur les CVE spécifiques àla faune. Elle commence par une revue de la littérature et des politiques couvrant les cadresréglementaires associés à l’EEC et aux fonctions supportant l’EEC à Eeyou Istchee afind’examiner la capacité institutionnelle à soutenir une EEC efficace. Il existe déjà des cadres pourentreprendre une EEC sur le territoire, mais bon nombre des principaux programmes de soutienne sont pas encore opérationnels ou sont même absents. L'une des fonctions de soutien à l’EECles plus cruciales mais sous-développées est l'absence de programmes régionaux de surveillancede la faune à long terme fournissant les données de base nécessaires à l'EEC. Bon nombre desdéfis identifiés sont liés aux potentiels problèmes de ressources et de capacités des agencesgouvernementales, alors on explore le potentiel pour des approches multipartites plusdécentralisées et axées sur le consensus pour la surveillance de la faune. En s’appuyant sur leconcept de gouvernance collaborative, une étude de cas empirique clé est présentée à partird'entretiens d’informateurs clés avec des acteurs réglementaires impliqués dans l'EIE à EeyouIstchee, y compris des groupes gouvernementaux, non gouvernementaux et du secteur privé. Lesrésultats suggèrent qu’Eeyou Istchee a les bases nécessaires pour initier une gouvernancecollaborative multipartite à l'appui de l'EEC, mais on ne réussira pas à la mettre en place si on neprête pas une attention particulière au contexte du système et aux moteurs de la collaboration. Les implications politiques et les orientations futures de la recherche sont ensuite identifiées
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».