Loi sur l'évaluation d'impact : répercussions sur la participation de la nation W8banaki
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire a été réalisé en partenariat étroit avec le Bureau du Ndakina (BDN), instance territoriale du Grand Conseil de la Nation Waban-Aki (GCNWA). Cette recherche vise à évaluer les répercussions de la Loi d’évaluation d’impact (2019) sur la participation de la Nation W8banaki. En effet, cette nouvelle législation canadienne avait comme but avoué de favoriser une plus grande participation des Peuples Autochtones dans le processus d’évaluation d’impact qui applique concrètement les droits autochtones dont l’obligation de consulter de la Couronne. Par l’analyse de deux études de cas, soit le Projet Énergie Est (2014) et le Projet d’agrandissement du Port de Contrecoeur (2016), cette recherche vise à ressortir les enjeux liés à la participation de la Nation W8banaki dans les consultations. L’analyse de cinq entretiens semi-dirigés révèle que la transition entre la Loi canadienne sur l’évaluation environnementale (LCEE 2012) et l’approche mixte de Loi sur l’évaluation d’impact (LEI) comporte certains défis notamment en ce qui a trait aux délais et aux nouvelles expertises nécessaires. Toutefois, la recherche conclut que ces défis devraient s’estomper avec le temps et que des améliorations significatives sont présentes dans la nouvelle législation en raison du rôle structurant de l’Agence d’évaluation d’impact et de la prise en compte des Peuples Autochtones. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : peuple autochtone, Première Nation évaluation d’impact, participation, loi d’évaluation d’impact, abénaki, Énergie Est, Port de Contrecoeur, consultation territoriale
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 | 0.044 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".