MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7161946831 · doi:10.82308/45236

Unearthing the discursive politics of mining on Indigenous lands: knowledge, health, contestation, and power in contemporary Canadian regulatory infrastructures

2022· dissertation· en· W7161946831 sur OpenAlexaboutno aff
Ella Myette

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTechnocracyFraming (construction)PoliticsGovernment (linguistics)Context (archaeology)Colonialism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining projects have the potential to significantly affect Indigenous Peoples and their health in myriad ways, both in the short term and across generations. During the approval stage for new extractive sites, a projects’ anticipated impacts on Indigenous Peoples’ health and wellbeing are evaluated using a process called environmental assessment (EA). However, EA is a technocratic process that relies on and advances a very specific and narrow understanding of health— one based in Western colonial cultural understandings and assumptions that can be inappropriate and even harmful for Indigenous communities.This thesis sought to answer two key research questions: how can extractive projects affect Indigenous Peoples’ health, and how is Indigenous Peoples’ health represented in environmental assessment? My methods to answer these questions included a scoping review of the literature on extraction and Indigenous Peoples’ health, as well as a qualitative document analysis of the final environmental assessment reports for 28 mining projects in Canada. I then interpreted the results of these analyses using critical framing techniques borrowed from infrastructure studies to unpack the broader political implications of EA and the kind of knowledge it contains and perpetuates. In the scoping review, I identified a set of mechanisms with the capacity to be activated in an extraction context and produce health outcomes, including: engagement in assessment and consultation processes; interaction with government and industry officials; the presence and nature of new work and training opportunities; changes to the economy and an influx of new money; changing social structures and new inequalities; environmental degradation and dispossession; new and longstanding changes to the economy; and lasting effects on land. The variation in these mechanisms across space and time confirms that communities can be affected by resource projects via a wide range of pathways, which proves that a holistic perspective is necessary to adequately measure and understand effects on Indigenous Peoples’ health. However, the analysis of the EA reports showed that these varied pathways to health were often not included in the assessment process. And, when indicators related to Indigenous health were included, these methods of assessment were at odds with community health ontologies due to their narrow focus and their inability to consider the complexity and essentiality of human-non-human relations. The primary conclusion of this thesis is that EA is largely ineffective at fully or accurately assessing effects of extractive projects on Indigenous Peoples’ health. Beyond identifying a diverse set of fundamental issues with EA’s measurements, I also argue that the process itself leads to a furthering of colonial logics in the public sphere, which is harmful to communities and contributes to asymmetrical power dynamics between Indigenous Peoples and the Crown

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0270,049
Communication savante0,0160,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMining and Resource Management→Travaux en français237 207→