Towards "Good" Native Land Governance
Notice bibliographique
Résumé
Sarawak is the largest state in Malaysia, where two-thirds of the population are Indigenous. This study aims to evaluate, through the lens of good governance principles, the current practice of the Sarawak State’s formal land governance of lands associated with Native Customary Rights (hereafter known as Native land governance). Being quantitative in nature, this study conceptualises an evaluation framework for good governance principles as applied to Native land governance. Next, this study empirically tests out the framework by adopting a multi-criteria decision-making tool known as The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). TOPSIS analysis enables the integration of perceptions between State/private groups and Indigenous groups. The output of the TOPSIS analysis is summarised in a strength, weakness, opportunity, and threat (SWOT) format according to the TOPSIS closeness value. Unfortunately, results show that the weaknesses outnumber the strengths in Sarawak’s Native land governance. Among these issues, Indigenous respondents highlight major issues with the Sarawak land registry’s efficiency in delivering outcomes that are equitable for Indigenous land rights. This study ends with recommendations on how the state of Sarawak can move towards compliance with good governance principles in relation to lands associated with Native Customary Rights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».