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Enregistrement W4220697317 · doi:10.1177/02637758221083312

Refusing to relinquish: How settler Canada uses race, property, and jurisdiction to undermine urban Indigenous land reclamation

2022· article· en· W4220697317 sur OpenAlexaffabout
Paul Sylvestre, Heather Castleden

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning D Society and Space · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionIndigenousPossession (linguistics)PoliticsEminent domainSovereigntyLawPolitical scienceGentrificationSociologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critiques of settler colonial urbanism have paid close attention to the political work that property and racism do in materializing settler colonial cities and naturalizing settler control over urban land and resources. We contribute to these debates by examining how the co-production of property and race intersects with jurisdiction to secure white possession against the demands of an urban Indigenous land reclamation in Canada’s national capital. Drawing on an analysis of government records obtained using Access to Information and Privacy requests, key informant interviews, and a three-year engagement with land defenders and allies, we demonstrate how property and jurisdiction carved the contested space into distinct spheres of settler governing authority. The need to confront the singularity of each governing authority on its own terms made it impossible to directly contest ongoing dispossession as a singular process involving the entire site. Instead, organizers and activists were forced to fight for separate pieces of land, dividing limited time, energy, and resources across multiple facets of a settler colonial structure of invasion. We argue that this process of jurisdictional fragmentation, which organized the co-production of property and race in defence of white possession, can be productively understood as a process of fortification.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0340,038
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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