MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3106939773 · doi:10.3138/cjwl.32.2.03

Stories and the Participation of Indigenous Women in Natural Resource Governance

2020· article· fr· W3106939773 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia Hania, Sari Graben

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Women and the Law/Revue Femmes et Droit · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesIndigenousEthnologySociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le présent article, les autrices examinent l’absence des femmes autochtones dans les régimes de gestion participative des ressources naturelles au Canada. Les autrices considèrent la pertinence juridique et politique des récits autochtones comme une source de savoir et comme une méthode pour traiter de l’actuelle absence de participation des femmes autochtones. La gestion participative est l’instrument règlementaire dominant sur lequel s’appuient les gouvernements provinciaux et territoriaux pour gérer les ressources naturelles de concert avec les peuples autochtones. Cependant, les recherches féministes autochtones ont soulevé de sérieuses questions sur l’exclusion des femmes autochtones de la gestion publique et privée, les paramètres de leur exclusion et les conditions de rectification de cette situation. Les autrices se fondent sur les recherches féministes autochtones et sur la gestion de l’eau pour dégager trois principes d’utilisation du récit à des fins participatives : (1) les récits favorisent l’échange et le dialogue ; (2) les récits revitalisent la responsabilité des femmes de s’engager dans la gestion ; (3) les récits pluralisent les normes de gestion des ressources. En s’appuyant sur ces trois principes, les autrices formulent des recommandations politiques visant à créer un espace règlementaire permettant d’inclure le savoir, les responsabilités et les capacités des femmes autochtones à l’égard des ressources naturelles.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Women and the Law/Revue Femmes et DroitMême sujetMining and Resource ManagementTravaux en français237 207