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Record W7161985310 · doi:10.82308/31444

On the role of research capacity in implementing Impact Assessment in Yukon Territory, Canada

2021· dissertation· en· W7161985310 on OpenAlexaboutno aff
Samantha Darling

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental and Social Impact Assessments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ESPACESocial impactPoison control

Abstract

fetched live from OpenAlex

La gouvernance environnementale, y compris l’évaluation d’impact (EI), implique des interactions complexes entre divers acteurs sociétaux dans la (re)négociation des agendas sociaux et politiques. Elle est un espace idéal pour repenser l’interaction entre les systèmes de connaissance (pluralisme ontologique) afin de soutenir les objectifs sociétaux. Un concept souvent reconnu, mais rarement exploré dans ces efforts est la capacité – la capacité d’un système à fonctionner grâce à l’évolution de ses attributs et relations. Dans le Nord du Canada, la capacité est considérée comme une priorité de la politique publique et reconnue comme un obstacle majeur au développement social et économique. Le Nord du Canada offre un contexte où la capacité disponible est limitée et inégalement répartie entre un ensemble diversifié d’acteurs de plusieurs administrations ayant un espace législatif pour participer à l’EI. Cette thèse vise à mieux caractériser le rôle de la capacité de recherche - la capacité d’un acteur, d’une organisation ou d’un réseau à mobiliser, produire, maintenir et utiliser les connaissances par le développement individuel et collectif - dans la mise en œuvre de l’EI.La thèse commence par une revue interdisciplinaire de la littérature sur la capacité, en identifiant quatre types principaux qui sont discutés dans la gouvernance environnementale. Les définitions du terme capacité de recherche sont décrites et la pertinence du concept pour le Nord du Canada est déterminée. Je présente une étude de cas intégrée sur l’analyse d’impact au Territoire du Yukon pour explorer les divers rôles de la capacité dans un processus d’évaluation d’impact bien établi, où la participation des Autochtones et du public est essentielle. J’utilise d’abord une approche des réseaux de politiques pour examiner les liens entre les acteurs des politiques d’EI et identifier les sources et les flux de connaissances. Les résultats indiquent que, bien que la capacité soit essentielles d’EI dans le Nord du Canada, la capacité des réseaux d’EI de mobiliser de nouvelles connaissances est limitée. Les « goulots d’étranglement » importants peuvent agir à la fois comme des facilitateurs et des obstacles, en fonction de la capacité du qui occupent ces espaces. Des principes clés sont tirés des cadres d’évaluation des capacités existantes pour déterminer les dimensions essentielles de l’EI. Ces dimensions sont ensuite utilisées pour analyser la capacité du principal organisme d’évaluation environnementale du Yukon. Les opportunités de mieux soutenir l'organisme d'évaluation et les évaluateurs individuels dans leur recherche d'un équilibre entre les connaissances techniques et les valeurs dans les processus d'EI sont identifiées. J’explore davantage la façon dont la capacité influence la participation des Premières Nations à l’EI. Les résultats suggèrent que les Premières Nations du Yukon ont adapté leurs stratégies de participation à la mise en œuvre des revendications territoriales afin de compenser les limites de capacité des autres. En fin de compte, le processus d’EI du Yukon peut servir à la fois d’espace d’apprentissage et d’outil politique, selon la capacité disponible des acteurs. Cette dissertation offre des perspectives empiriques pour repenser l’EI en tant qu’activité principalement fondée sur le savoir et un espace pour inclure activement les principes du pluralisme. Le soutien au développement durable au moyen de mécanismes de gouvernance en réseau, comme l’EI, a des répercussions sur les politiques dans le Nord du Canada et ailleurs. Pour répondre aux préoccupations liées à la participation du public et des Autochtones requerra des interprétations plus familières du « modèle déficitaire » du renforcement des capacités pour adopter une approche réflexive. Ce travail contribue à élargir la conversation sur l’interaction des systèmes de connaissances dans les mécanismes de gouvernance environnementale

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)0.023
metaresearch head score (Gemma)0.048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.977
Threshold uncertainty score0.929

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0230.048
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.009
Science and technology studies0.0100.006
Scholarly communication0.0140.003
Open science0.0030.008
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.034
GPT teacher head0.371
Teacher spread0.337 · 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.

Study designQualitative
DomainMethods
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
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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