Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,013 |
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 ».