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Enregistrement W3003560571 · doi:10.1111/lasr.12458

Realizing the Right to Be Cold? Framing Processes and Outcomes Associated with the Inuit Petition on Human Rights and Global Warming

2020· article· en· W3003560571 sur OpenAlexfundaboutno aff
Sébastien Jodoin, Shannon Snow, Arielle Corobow

Notice bibliographique

RevueLaw & Society Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFraming (construction)Human rightsPolitical scienceLawCommissionIndigenousEnvironmental ethicsSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our article provides an in-depth analysis of the framing processes and outcomes associated with a petition submitted by Inuit communities in the arctic on the human rights violations caused by climate change before the Inter-American Commission of Human Rights in 2005. Drawing on semi-structured interviews conducted in two different Inuit communities in Canada that have ties to the petition and with lawyers and activists in the transnational climate justice movement, we process-trace the role that the petition has played in promoting discursive and collective action frames related to the recognition of the “right to be cold.” We argue that the Inuit petition articulated a novel “climate rights” frame through an innovative combination of legal argumentation, scientific research, and the oral testimony of Inuit communities concerning the ways in which climate impacts were affecting their human rights and traditional practices. Our findings reveal that the resonance of this frame has varied significantly among different actors, influencing the ideas and strategies of climate activists and lawyers around the world, but having limited resonance among policymakers in the United States or Canada or among Inuit communities themselves. Our research thus speaks to the complex challenges and ethical responsibilities that must be addressed in initiatives that seek to draw on international human rights law to influence policy decisions and empower Indigenous communities in the context of climate change.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,015
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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