MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284990009 · doi:10.5038/1911-9933.16.1.1881

Death by a Thousand Cuts? Green Tech, Traditional Knowledge, and Genocide

2022· article· en· W4284990009 sur OpenAlexvenueno aff
Regina Menachery Paulose

Notice bibliographique

RevueGenocide Studies and Prevention · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Ecology, and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenocideTraditional knowledgeIndigenousEthnic groupEthnic CleansingKnowledge-based systemsSociologyEnvironmental ethicsPolitical scienceAnthropologyLawEcologyKnowledge managementPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional Knowledge is a system of knowledge that is passed down through generations of Indigenous and Ethnic Minority Peoples throughout the world. A subset of Traditional Knowledge is Traditional Ecological Knowledge. These knowledge systems are incorporated throughout various international instruments and are considered vital to ways of life for Indigenous and Ethnic Minority Peoples. The author examines the elimination of Traditional Knowledge as a result of green technology. With discussions surrounding ways to obtain “net zero” in response to climate change, the author (re)introduces the notion that the irresponsible push for carbon zero technologies has a horrendous impact on the homelands of Indigenous and Ethnic Minority Peoples and leads to the eradication of Traditional Knowledge systems and its subset, Traditional Ecological Knowledge, thereby resulting in genocide. The author suggests that the actus reus element in genocide should be expanded to include elimination of Traditional Knowledge.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenocide Studies and PreventionMême sujetReligion, Ecology, and EthicsTravaux en français237 207