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Enregistrement W2914937823 · doi:10.33002/nr2581.6853.01021

Customary Institutions and Rules underlying Conservation Functions of Sacred Sites or Indigenous and Community Conserved Areas

2018· article· en· W2914937823 sur OpenAlexaff
Hasrat Arjjumend, Henrie Beaulieu-Boon

Notice bibliographique

RevueGrassroots Journal of Natural Resources · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCorporate governanceGeographyEnvironmental resource managementBiodiversityLegislationBiodiversity conservationDiversity (politics)Environmental planningPolitical scienceEcologyLawBusinessBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sacred sites, or indigenous and community conserved areas (ICCAs), are repositories of biological and cultural diversity, the spaces de facto governed by Indigenous peoples or local communities. There are many thousands of these sites across the world, including sacred forests, wetlands, landscapes, village lakes, catchment forests, river and coastal stretches and marine areas. Though the backbone of sacred sites or ICCAs is the robust local governance system of Indigenous/customary institutions and their customary laws/rules, aspects such as institutional analysis, institutional governance, customary laws/rules and management systems are inadequately investigated. This article suggests how customary institutions or rules enable the underlying conservation functions of sacred sites or ICCAs and that due recognition and attention need to be given to indigenous protocols re ICCAs to enable the conservation of biological and cultural diversity. Through enabling legislation or policy, the customary institutions of traditional communities managing the sacred sites can be reinforced and restored. Relevance of sacred sites or ICCAs can be established in biodiversity conservation processes if the resilience of customary institutions and the ability of institutions withstanding external challenges are appreciated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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