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Enregistrement W3160378873 · doi:10.4000/cal.11445

Alchemy in un mundo al revés: Gold, “Raw Law” and Indigenous Law in Colombia’s armed conflict

2020· article· fr· W3160378873 sur OpenAlexaff
Viviane Weitzner

Notice bibliographique

RevueCahiers des Amériques latines · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousAlchemyLawIndigenous rightsSociologyHomelandInternational lawPolitical scienceEthnographyHuman rightsPoliticsAnthropologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the concept of alchemy as a conceptual backbone, this article explores the effects of diverse legal pluralities on the Embera Chamí Indigenous people living in the gold-rich ancestral homeland of the Resguardo Indígena Cañamomo Lomaprieta in Caldas, Colombia. Drawing on ten years of collaborative research and ethnography, I develop a concept I call “Raw Law,” the law of outlawed, armed actors and their norms, sanctions and modus operandi, contributing insights that push conceptual boundaries and add complexity to analyses of “the law.” I show the “inter-il-legalities” at work, as the Embera Chamí exercise their own law over their self-named and centuries-old “ancestral mining,” as a counter-proposal and exercise of self-determination in the face of State Law that criminalizes this gold mining and attempts to impose unilaterally developed formalization schemes. I tease out the effects of “nefarious alchemical” technologies deployed to erode the Embera Chamí land base and constrain their autonomy and decision-making, highlighting the “positive alchemies” the traditional authorities use to assert their self-government and push for their rights to be upheld. I consider the types of transnational flows intruding on the Embera Chamí and what this distinct and violent context means for analysis through the lens of legal pluralities in Colombia, Latin America, and beyond.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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