MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308201662 · doi:10.18357/tar131202220790

The River’s Legal Personhood: A Branch Growing on Canada’s Multi-Juridical Living Tree

2022· article· en· W4308201662 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrew Ambers

Notice bibliographique

RevueThe Arbutus Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental law and policy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonhoodIndigenousLawCharterIndigenous rightsPolitical scienceLegislationSociologyHuman rightsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships with rivers in British Columbia are often imbued with social and material toxicity. Learning from three sources of law in British Columbia—Indigenous, Canadian, and international law—this article draws out one potential remedy to the imbalanced relationships between humans and rivers through exploring the viability of declaring the rights of nature in accordance with the socio-cultural and doctrinal frameworks embedded in these three sources of law. By taking seriously storied precedents and governing practices from the ‘Namgis, Heiltsuk, and W̱SÁNEĆ Nations, this article is guided by their water relations, governance, and legal orders. In expanding Canadian conceptions of personhood, challenging anthropocentrism within section 7 of the Charter of Rights and Freedoms, and expanding section 35 constitutional protections, this article also leverages Canadian legal concepts and protections for remedying river relations. Drawing upon the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP) further guides the process of affirming the rights of rivers, especially in light of legislation that has codified UNDRIP domestically. Braiding these three sources of law indicates that subsequent rights of nature cases should be rooted in the interpretative and analytical framework of Canada’s multi-juridical living tree.

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)0,006
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Arbutus ReviewMême sujetEnvironmental law and policyTravaux en français237 207