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Record W1879943912 · doi:10.7202/1028862ar

Impacts du développement minier sur les hommes et les caribous à Qamani’tuaq au Nunavut: approche participative

2015· article· fr· W1879943912 on OpenAlexvenueaboutno aff
Sylvie Blangy, Anna Deffner

Bibliographic record

VenueÉtudes/Inuit/Studies · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsnot available
FundersAgence Nationale de la Recherche
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, le développement minier pose de nombreux défis aux communautés autochtones qui y voient un véritable potentiel économique, mais aussi des risques pour leur mode de vie basé sur une économie mixte combinant économie salariale et activités de subsistance. Au Nunavut, la communauté de Qamani’tuaq (Baker Lake) se trouve confrontée aux impacts des activités de la mine d’or de Meadowbank et est actuellement en phase de négociations pour un deuxième projet minier, une mine d’uranium proposée par la compagnie Areva. Les connaissances encore fragmentaires des impacts miniers, surtout sur les plans social et culturel, permettent difficilement à la communauté de se positionner. Le bien-être des habitants ne dépend pas seulement d’un bien-être matériel mais aussi de l’accès au territoire et du maintien des activités de subsistance. Les résultats de notre étude, basée sur une approche participative, montrent que la mine de Meadowbank a déjà fortement affecté la communauté de Qamani’tuaq: exacerbation des problèmes sociaux, création de tensions familiales et accroissement des disparités salariales. Par ailleurs, les craintes quant aux impacts de nouvelles infrastructures, dont une deuxième route minière, sont nourries par l’expérience de la mine d’or en activité qui a des impacts majeurs sur l’environnement: retombée des poussières sur la végétation et déviation de la route de migration des caribous. Dans cet article, nous décrivons une nouvelle approche de recherche collaborative développée avec la communauté sur le long terme, lente, adaptée au rythme des événements miniers et reposant sur la participation d’assistantes de recherche inuit.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.215
Threshold uncertainty score0.432

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0080.003
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0030.004
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.249
GPT teacher head0.436
Teacher spread0.187 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations7
Published2015
Admission routes2
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