I Could Turn You to Stone: Indigenous Blockades in an Age of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples in Canada and around the world have, for years, used blockades and direct action when alternative means of asserting their rights have failed. The Secwépemc First Nation of British Columbia, Canada, has a myth where a character, Sk’elép, encounters strangers who try to “transform” him, but fail. He tells them he could turn them to stone, but he will not. This myth is used as a lens to reflect, from a settler perspective, on the potential for future Indigenous-led blockades, which could reach the point of mass economic shutdowns, in response to a lack of action on both Indigenous rights and climate change. Up until now, the policy of most colonial nations has been to deal with Indigenous blockades by force or at best with localised solutions. This policy will not work regarding climate change. This article proposes that the Western world faces a stark choice: truly embrace “free, prior, and informed consent” (FPIC), or else face the possibility of large scale shutdowns from a growing alliance of Indigenous Peoples, environmentalists, and concerned citizens.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,046 | 0,037 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».