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Enregistrement W2138815165 · doi:10.1017/s0026749x01003067

Masyarakat Adat, Difference, and the Limits of Recognition in Indonesia's Forest Zone

2001· article· en· W2138815165 sur OpenAlexaff
Tania Murray Li

Notice bibliographique

RevueModern Asian Studies · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésPolitical scienceIndigenousPoliticsGovernment (linguistics)IndonesianAgency (philosophy)AllianceCommunal landLawPublic administrationLand tenureSociologyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘We will not recognize the Nation, if the Nation does not recognize us’ This statement was made by AMAN (Aliansi Masyarakat Adat Nusantara), the Alliance of Indigenous People of the Archipelago, at their inaugural congress in Jakarta, March 1999. The congress was organized by a consortium of Jakarta-based NGOs, and funded by international donors (USAID, CUSO, and OXFAM among others). Building upon a process of mobilization that began with the International Year of Indigenous People in 1993, the Congress marked the formal entry of masyarakat adat (literally, people who adhere to customary ways) as one of several groups staking claims and seeking to redefine its place in the Indonesian nation as the political scene opened up after Suharto's long and repressive rule. AMAN and its supporters assert cultural distinctiveness as the grounds for securing rights to territories and resources threatened by forestry, plantation and mining interests backed by police and military intimidation. Their attempt to place the problems of masyarakat adat on the political agenda has been remarkably successful. While seven years ago the head of the national land agency declared that the category masyarakat adat, which had some significance in colonial law, was defunct or withering away (Kisbandono 18/02/93), the term now appears ever more frequently in the discourse of activists, parliamentarians, media, and government officials dealing with forest and land issues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,019
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations209
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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