MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122743237

Indigenous Water Justice

2018· article· en· W3122743237 sur OpenAlexaboutno aff
Barbara Cosens

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIndigenous rightsColonialismPolitical sciencePoliticsEconomic JusticeConceptualizationEnvironmental ethicsLawSociologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Peoples are struggling for water justice across the globe. These struggles stem from centuries-long, ongoing colonial legacies and hold profound significance for Indigenous Peoples’ socioeconomic development, cultural identity, and political autonomy and external relations within nation-states. Ultimately, Indigenous Peoples’ right to self- determination is implicated. Growing out of a symposium hosted by the University of Colorado Law School and the Native American Rights Fund in June 2016, this Article expounds the concept of “indigenous water justice” and advocates for its realization in three major trans- boundary river basins: the Colorado (U.S./Mexico), Columbia (Canada/U.S.), and Murray-Darling (Australia). The Article begins with a novel conceptualization of indigenous water justice rooted in the historic United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP)—specifically, UNDRIP’s foundational principle of self-determination. In turn, the Article offers overviews of the basins and narrative accounts of enduring water-justice struggles experienced by Indigenous Peoples therein. Finally, the Article synthesizes commonalities evident from the indigenous water-justice struggles by introducing and deconstructing the concept of “water colonialism.” Against this backdrop, the Article revisits UNDRIP to articulate principles and prescriptions aimed at prospectively realizing indigenous water justice in the basins and around the world.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0050,014

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeYLS (Yale Law School)Même sujetEnvironmental law and policyTravaux en français237 207