Standards dor Oral Tradition Evidence: Guidelines From First Nations Land Claims in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Conventional land registration systems have served to underpin particular forms of land tenure since ancient Babylon and perhaps before that. However, there are a number of tenure forms which are ill served by the systems that have evolved from these early systems. For example, 1 billion people live in slums in urban areas where tenure systems often draw on both customary and western tenure practices and some 300 million First Peoples live in different countries around the world. Insecure tenure is a major issue for these communities and often result in conflicts and tensions when they try and defend their rights. Nowadays, we have the technology to capture oral tradition and oral history evidence. However, the courts in Canada have struggled to handle evidence which draws on stories that incorporate myth, legend and fact. The common law itself has had to evolve in order to adjudicate Aboriginal land claims fairly and so recognize the unique, sui generis, nature of these rights. A number of Canadian cases in the last twenty years have also developed guiding principles for how oral tradition and oral history evidence should be presented and examined. This in turn provides guidance on how this type of data should be stored and documented. The challenge is to include this data in a land information system in a manner which will be acceptable to the courts.
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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 | 0,230 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,023 |
| Communication savante | 0,031 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,024 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».