Structuring land restitution remedies for peace and stability in fragile states.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large-scale dislocation of populations due to land expropriations and armed conflict presents significant difficulties for political stability and food security in fragile states. With increased use of mass claims programs by the international community and governments in order to attend to the problem, attention is focusing on what works. While organizing mass claims programs is challenging, the real difficulty is deriving remedies that are realistic, effective, implementable and that fit the wide variety of circumstances that people, communities and nations find themselves. Although the temptation can be to simply transfer specific remedies from one country to another, in reality these can be difficult to implement with success in places with different cultures, histories, grievances, aspirations and ethnic, sectarian, religious and class divisions. This paper argues that what is more important is the 'structure' of remedy approaches and how these can be adapted to local and national realities. As well, the necessity of any mass claims program to navigate constraints involving inadequate compensation funds, a lack of alternative lands for reparation, a low-capacity administrative environment and a variable willingness to evict current occupants, means that such structures need to be flexible, permutable and adaptable. This review examines the restitution remedy structures that fit these requirements, and that have been successfully implemented in a variety of land and property mass claims programs.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».