Cumulative Effects Assessment and Collaborative Governance of Wildlife in Eeyou Istchee, Northern Quebec, Canada
Bibliographic record
Abstract
Le système alimentaire traditionnel du territoire d'Eeyou Istchee, dans le nord du Québec, estessentiel au développement durable de la région. Il apporte une valeur sociale, culturelle etsanitaire non négligeable aux communautés cries autochtones locales. La multiplication desprojets de développement de ressource naturelle à grande échelle sur le territoire au cours des 50dernières années a pour conséquence l’augmentation des pressions sur les populations d'animauxsauvages, qui voient la perte, la dégradation et l'altération de leur habitat, impliquant aussi lesystème alimentaire traditionnel local. L'évaluation de l'impact environnemental (EIE) est unoutil de réglementation formel utilisé à Eeyou Istchee afin d’évaluer les impacts potentiels desprojets de développement proposés sur les composantes valorisées de l'écosystème (CVE), tellesque les espèces alimentaires traditionnelles, afin d'identifier et d'atténuer les impacts négatifs desprojets préalablement à leur approbation. L'évaluation des effets cumulatifs (EEC) est unecomposante importante de l'EIE. Elle a déjà été signalée comme insuffisante dans le cadre de laprotection des CVE à Eeyou Istchee, car la qualité des EEC des projets ne répondent souvent pasaux normes de bonnes pratiques. Cette thèse vise à mieux comprendre les défis et lesopportunités pour améliorer l'EEC à Eeyou Istchee en se concentrant sur les CVE spécifiques àla faune. Elle commence par une revue de la littérature et des politiques couvrant les cadresréglementaires associés à l’EEC et aux fonctions supportant l’EEC à Eeyou Istchee afind’examiner la capacité institutionnelle à soutenir une EEC efficace. Il existe déjà des cadres pourentreprendre une EEC sur le territoire, mais bon nombre des principaux programmes de soutienne sont pas encore opérationnels ou sont même absents. L'une des fonctions de soutien à l’EECles plus cruciales mais sous-développées est l'absence de programmes régionaux de surveillancede la faune à long terme fournissant les données de base nécessaires à l'EEC. Bon nombre desdéfis identifiés sont liés aux potentiels problèmes de ressources et de capacités des agencesgouvernementales, alors on explore le potentiel pour des approches multipartites plusdécentralisées et axées sur le consensus pour la surveillance de la faune. En s’appuyant sur leconcept de gouvernance collaborative, une étude de cas empirique clé est présentée à partird'entretiens d’informateurs clés avec des acteurs réglementaires impliqués dans l'EIE à EeyouIstchee, y compris des groupes gouvernementaux, non gouvernementaux et du secteur privé. Lesrésultats suggèrent qu’Eeyou Istchee a les bases nécessaires pour initier une gouvernancecollaborative multipartite à l'appui de l'EEC, mais on ne réussira pas à la mettre en place si on neprête pas une attention particulière au contexte du système et aux moteurs de la collaboration. Les implications politiques et les orientations futures de la recherche sont ensuite identifiées
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".