MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1850318374

"Formalizing" Land Tenure in First Nations: Evaluating the Case for Reserve Tenure Reform

2009· article· en· W1850318374 sur OpenAlexaffabout
Jamie Baxter, Michael J. Trebilcock

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand tenureScholarshipIndigenousContext (archaeology)Political scienceEconomic growthPoliticsCommissionEconomicsGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proposal is currently being drafted by the First Nations Tax Commission to create a national First Nations Land Title System (FNLTS) for reserve lands in Canada. This paper examines the implications of the FNLTS proposal for some economic development outcomes across diverse First Nations communities. The authors aim to situate the theory underlying a FNLTS within recent international development scholarship on land tenure formalization, asking whether and under what conditions net benefits from tenure reform are likely to be realized. Their evaluation begins with a brief overview of the history of reserve land tenure in Canada, followed by a survey of the tenure regimes currently available to First Nations, thus providing context for suggested reforms. The second half of the paper draws on the experiences of Indigenous communities with tenure formalization in the United States, New Zealand, Australia, and South Africa. Overall, the authors conclude that the predicted economic outcomes of a FNLTS will depend heavily on historical, political, social and geographic factors unique to each community. First Nations will likely need to consider creative strategies for tenure reform tailored to their particular circumstances and traditions in order to meet economic development goals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0120,026
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace (University of Toronto)Même sujetLand Rights and ReformsTravaux en français237 207