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Enregistrement W2796643502 · doi:10.5553/elr.000098

Aboriginal Title and Alternative Cartographies

2018· article· en· W2796643502 sur OpenAlexafffundabout
Kirsten Anker

Notice bibliographique

RevueErasmus Law Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésIndigenousOrder (exchange)Capital (architecture)Set (abstract data type)State (computer science)Focus (optics)Property (philosophy)ColonialismSociologyGeographyAestheticsEpistemologyLawPolitical scienceComputer scienceArchaeologyArtPhilosophyAlgorithmEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aboriginal Title and Alternative Cartographies Indigenous claims have challenged a number of orthodoxies within state legal systems, one of them being the kinds of proof that can be admissible. In Canada, the focus has been on the admissibility and weight of oral traditions and histories. However, these novel forms are usually taken as alternative means of proving a set of facts that are not in themselves “cultural”, for example, the occupation by a group of people of an area of land that constitutes Aboriginal title. On this view, maps are a neutral technology for representing culturally different interests within those areas. Through Indigenous land use studies, claimants have been able to deploy the powerful symbolic capital of cartography to challenge dominant assumptions about “empty” land and the kinds of uses to which it can be put. There is a risk, though, that Indigenous understandings of land are captured or misrepresented by this technology, and that what appears neutral is in fact deeply implicated in the colonial project and occidental ideas of property. This paper will explore the possibilities for an alternative cartography suggested by digital technologies, by Indigenous artists, and by maps beyond the visual order.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,401 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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