La prise en compte des savoirs traditionnels autochtones dans les projets de développement des ressources minières et énergétiques au Canada : perspectives et limites
Bibliographic record
Abstract
Depuis le rapport de Brundtland de 1987, sur lequel s’est basé le Sommet de la Terre de Rio en 1992, la notion de développement durable est devenue un élément incontournable des programmes de gestion des ressources à l’échelle nationale et internationale.Cependant, au Canada, l’accélération de l’exploitation des ressources minières et énergétiques soutenue par le gouvernement semble actuellement remettre en cause l’engagement du pays envers ce type de développement. Dans ce contexte, le pays ne doit pas oublier l’importance de deux principes énumérés dans la Déclaration de Rio sur l’environnement et le développement :Une étude d’impact sur l’environnement, en tant qu’instrument national, doit être entreprise dans le cas des activités envisagées qui risquent d’avoir des effets nocifs importants sur l’environnement et dépendent de la décision d’une autorité nationale compétente (principe 17).Les populations et communautés autochtones et les autres collectivités locales ont un rôle vital à jouer dans la gestion de l’environnement et le développement du fait de leurs connaissances du milieu et de leurs pratiques traditionnelles. Les États devraient reconnaître leur identité, leur culture et leurs intérêts, leur accorder tout l’appui nécessaire et leur permettre de participer efficacement à la réalisation d’un développement durable (principe 22).Partant de là, cette étude cherche à montrer comment la législation canadienne permet d’articuler ces deux principes, et ainsi de prendre en compte les savoirs traditionnels des populations autochtones à travers le processus d’évaluation environnementale prévu par le gouvernement fédéral dans le cadre des projets de développement des ressources minières et énergétiques.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".