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Record W2095677689 · doi:10.7202/1009369ar

Les « Ententes sur les répercussions et les avantages » et le bien-être des communautés

2012· article· fr· W2095677689 on OpenAlexaffvenueabout
Cathleen Knotsch, Peter Siebenmorgen, Ben Bradshaw

Bibliographic record

VenueRecherches amérindiennes au Québec · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversity of GuelphImpact
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis deux décennies, de plus en plus d’ententes sur les répercussions et les avantages (ERA) ont été négociées entre les minières et les communautés autochtones ou leurs représentants régionaux. Ces ententes sont perçues comme un outil très utile pour promouvoir le développement économique et améliorer certaines conditions socioéconomiques des communautés, plus particulièrement l’accroissement du revenu. Il n’est pas toujours évident toutefois que les communautés ainsi enrichies soient choyées au point de vue santé et bien-être communautaire. Plus frustrant encore, il n’y a qu’une minorité d’ERA qui se préoccupent directement de santé et de bien-être communautaire car la plupart sont conçues plutôt pour apporter des avantages en présumant que ceux-ci amélioreront le bien-être en général. C’est trompeur et insuffisant. En prenant pour exemple les ERA signées par les organisations inuites du Canada, le présent article reflète celui de Knotsch et Warda (2009) dans lequel les auteurs proposent plus de recherches sur les ERA et sur le bien-être des communautés. De plus, nous suggérons ici que les négociateurs des ERA mettent l’accent sur les questions et les besoins reliés à la santé communautaire en les intégrant dans les futures ententes.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.150
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.236
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.153 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations15
Published2012
Admission routes3
Has abstractyes

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