Le consentement libre, préalable et informé
Notice bibliographique
Résumé
L’exploitation des ressources naturelles connaît un important regain d’intérêt dans l’arène internationale. Les impacts engendrés par les activités privées des entreprises transnationales sur les communautés locales autochtones sont à l’origine de tensions entre les communautés, les compagnies extractives et l’État. De manière croissante, le droit au consentement libre, préalable et informé (CLPI) est considéré comme un moyen d’inclure significativement les communautés dans les processus décisionnels, de manière à contribuer à la mitigation des impacts socio-économiques et environnementaux du développement lié aux ressources naturelles. Le principe de CLPI jouit d’une reconnaissance grandissante et d’une intégration accrue dans le corpus de normes, tant au niveau national qu’international. Aucune définition universelle de ce principe n’ayant été élaborée à ce jour, plusieurs questions demeurent néanmoins au regard de la nature et du contenu du CLPI. Cet article vise à explorer la notion de CLPI et à mettre en lumière comment cette notion a été élaborée et intégrée dans le droit international.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,044 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».