Cuestionando el consentimiento en las cortes: una crítica socio-legal a los acuerdos indígenas-industria (Challenging Consent in Court: A Socio-Legal Critique of Indigenous-Industry Agreements)
Notice bibliographique
Résumé
Spanish abstract: En este articulo argumentamos que los contextos legales y sociales en que tipicamente se producen los acuerdos indigenas-industria en America Latina presentan enormes disparidades de poder, y marcadas diferencias epistemologicas. La literatura estudiada aqui apoya la conclusion de que es muy probable que muchos de dichos “acuerdos” carecen de legitimidad, e incluso de legalidad. Esto, a la vez, plantea serios interrogantes sobre si dichos acuerdos, al ser suscritos en tales condiciones, se basan en una real nocion de consentimiento. Senalamos este importante punto con el fin de abordar aspectos mas precisos, que se relacionan con los procesos ya realizados, y tambien con aquellos que puedan realizarse en el futuro bajo las mismas condiciones. ?Que ocurre cuando una comunidad se moviliza con el fin de impugnar la legalidad de un acuerdo suscrito con una empresa del sector extractivo, cuestionando la idea de que fue realmente consentido? ?Que sucede si la compania y/o el Estado presentan un documento con las firmas de anteriores lideres comunitarios que presuntamente avalaron el consentimiento? Por ultimo, si la compania y el Estado se muestran insensibles ante las preocupaciones de una comunidad acerca del acuerdo, ?puede la comunidad acudir a los tribunales?, ?que opciones reales tiene para encontrar justicia? En este articulo examinamos algunas de estas cuestiones, tomando a Peru como caso de estudio, y en la conclusion analizamos su significacion para el actual desarrollo normativo respecto al derecho de los pueblos indigenas a un consentimiento libre, previo e informado. English abstract: In this article we argue that the legal and social contexts that typically inform the formation of Indigenous-industry agreements in Latin America are marked by enormous power disparities and stark epistemological differences. The literature reviewed here supports the conclusion that it is likely that many of these “agreements” lack legitimacy, and even legality. This in turn raises serious questions about whether or not agreements formed under current conditions could possibly rest on any meaningful notion of consent. We make this important point in order to focus on a narrower set of questions, of the present but also very much one of the future, as we face the aftermath in the years and decades to come, of the proliferation of agreements under present circumstances. What happens when a community mobilizes in order to challenge the legality of an agreement signed with a company in the extractive sector, contesting the idea that it actually consented? What happens if the company and / or the State present a document with signatures of former community leaders that allegedly represent consent? Finally, if the company and the state are unresponsive to a community's concerns about the deal, can the community resort to the courts? In this article we examine some of these issues by referring to Peru as a case study, and in conclusion we analyze their significance for ongoing normative developments in relation to Indigenous peoples’ right to free, prior and informed consultation and consent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,065 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».