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Perspectives internes des entreprises minières en lien avec les obligations de consultation des peuples autochtones : un enjeu de gouvernance

2025· dissertation· W7152380478 on OpenAlexaboutno aff
Zoé Boirin

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicMining and Resource Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDemocratic governanceWork forceFree trade agreement

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cadre politico-juridique canadien qui régit la consultation des peuples autochtones engendre une situation de « régulation négociée » entre les entreprises minières et ces peuples. Autrement dit, les pratiques de consultation sont élaborées à travers un processus de négociation entre les entreprises et les communautés autochtones. En raison, notamment, de l'encadrement juridique des activités minières, encore fondé sur le principe du free entry, les entreprises minières occupent une place prépondérante dans la manière dont les perspectives et les intérêts des peuples autochtones sont intégrés dans le développement minier. Le principal enjeu de cette régulation négociée réside dans l’asymétrie des rapports de force entre les différents acteurs, souvent défavorable aux peuples autochtones. Dans ce contexte, cette thèse s'inscrit dans le constat qu'il existe peu de recherches sur les pratiques internes des entreprises minières en matière de consultation des peuples autochtones. Adoptant une approche sociojuridique, nous avons mené une recherche empirique fondée sur deux études de cas : la première auprès d’une entreprise opérant à l’échelle provinciale/territoriale, et la seconde au sein de la filiale d’une multinationale. Les résultats issus de ces études de cas nous ont permis d’identifier des points de convergence et de divergence entre les deux entreprises, confirmant ainsi la diversité des acteurs au sein de l’industrie et des influences qui les façonnent. Ces résultats nourrissent également la réflexion sur la régulation des pratiques de consultation, notamment en ce qui concerne l’enjeu de l’asymétrie des rapports de force.

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)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.091

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0180.024
Scholarly communication0.0140.009
Open science0.0020.008
Research integrity0.0060.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.001

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 head0.013
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.244 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2025
Admission routes1
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