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Enregistrement W2943955861 · doi:10.1080/13642987.2019.1612374

Indigenous peoples, UNDRIP and land conflict: an African perspective

2019· article· en· W2943955861 sur OpenAlexaff
Matthew I. Mitchell, Davis Yuzdepski

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Rights · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousHuman rightsPolitical sciencePoliticsContext (archaeology)DeclarationPolitical economyLand lawLand tenureEnvironmental ethicsDevelopment economicsGeographyLawSociologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2007 adoption of the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP) represented a watershed moment for Indigenous rights. Though wide-ranging in scope, a core element of UNDRIP is the recognition of rights to land; specifically, the right to free, prior and informed consent (FPIC) embedded in the Declaration. Given the widespread scale of insecurity and conflicts over land facing Indigenous peoples, FPIC represents a critical yet controversial development. This paper explores the links between UNDRIP/FPIC and land conflict in a unique context – sub-Saharan Africa. Notwithstanding the dismissive position of numerous African governments that ‘we are all Indigenous’, divisive debates around the politics of indigeneity are on the rise. Such debates regularly invoke the exclusionary concept of autochthony and centre on competing claims to rights to land. The paper thus considers the following questions: How have African governments responded to UNDRIP? What are the politics around applying the concept of Indigenous rights in the African context? Finally, could the right to FPIC provide a framework for preventing or possibly fuelling conflicts over land? By surveying key developments across the continent, the paper provides an African perspective on the promise and perils of UNDRIP.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0120,020
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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