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Enregistrement W2891560180 · doi:10.18584/iipj.2018.9.3.3

Reflection, Acknowledgement, and Justice: A Framework for Indigenous-Protected Area Reconciliation

2018· article· en· W2891560180 sur OpenAlexaffvenueabout
Chance Finegan

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCommitAcknowledgementColonialismEconomic JusticeHarmPolitical scienceIndigenous rightsSociologyEnvironmental ethicsLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protected areas have been both tools and beneficiaries of settler colonialism in places such as Canada, Australia, and the United States, to the detriment of Indigenous nations. While some agencies, such as Parks Canada, increasingly partner with Indigenous nations through co-management agreements or on Indigenous knowledge use in protected area management, I believe such efforts fall short of reconciliation. For protected areas to reconcile with Indigenous Peoples, they must not incorporate Indigeneity into existing settler-colonial structures. Instead, agencies must commit to an Indigenous-centered project of truth telling, acknowledging harm, and providing for justice. I begin this article by outlining what is meant by reconciliation. I then argue for protected area-Indigenous reconciliation. I conclude with a framework for Indigenous–settler reconciliation within protected areas.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0250,157
Communication savante0,0260,029
Science ouverte0,0080,026
Intégrité de la recherche0,0160,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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