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Enregistrement W4239920631 · doi:10.1093/acrefore/9780190264079.013.655

Indigenous Courts

2020· reference-entry· en· W4239920631 sur OpenAlexaboutno aff
Valmaine Toki

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Criminology and Criminal Justice · 2020
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousNavajoPopulationImprisonmentLawPolitical scienceGenealogyCriminologySociologyHistoryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In many jurisdictions, including Australia, New Zealand, Canada, United States and across the Pacific, offending rates for Indigenous peoples continue to be disproportionate to population size. For example, in New Zealand, Māori comprise over half the male prison population yet constitute only 15% of the national population. In Canada and the United States, where Indigenous people constitute 3.6 and 1.7% of the population, respectively, imprisonment rates are also disproportionate. Notwithstanding attempts to address these statistics, the overrepresentation of Indigenous peoples in prisons continues. However, Te Kooti Rangatahi, a marae-based (traditional-setting) “Indigenous court” for youths, has demonstrated some initial success as a unique initiative. This “court” integrates tikanga Māori (Māori culture) into the judicial process, with the aim of facilitating the reconnection of young people with their culture and involving the wider community. Te Kooti Matariki, an Indigenous court for adults, employs tikanga but within a mainstream court. A comparative perspective with the Navajo Common Law and Navajo Nation Tribal Court system demonstrates that the inclusion of Indigenous concepts into Western legal systems is not novel and should not in and of itself prevent the extension of Te Kooti Rangatahi and Te Kooti Matariki’s jurisdictions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreAutre

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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