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Enregistrement W4380270610 · doi:10.1515/9780773576599

No Place for Fairness

2009· book· en· W4380270610 sur OpenAlexaboutno aff
David T. McNab

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2009
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aboriginal policy and claims negotiation in Canada is seen to be a murky and perplexing world that has become an important public issue and has significant policy implications for government spending. Aboriginal land policy in Canada began as an Aboriginal initiative. In No Place for Fairness, David McNab - a long time advisor on land and treaty rights for both government and First Nations groups - looks at the Bear Island Indigenous rights case, initiated by the Teme-Augama Anishinabe, to explore why governments fail to deal effectively with Aboriginal land claims. The book, divided into two sections, includes a survey of the historical background of the Bear Island claim followed by a more personal series of reflections about what happened as the claim encountered decades of policy hurdles, court cases, public protests, and above all resistance by the Temagami First Nation. McNab provides details of how ministers and their senior officials resisted real efforts to resolve problems as well as examples of field staff resisting government attempts at resolution. He also shows that government entities such as the Indian Commission of Ontario and the Native Affairs Directorate were largely used as "mailboxes" where successive federal and provincial governments sent things they wanted to bury. No Place for Fairness is the story of what happens when Aboriginal peoples' political rights are crammed into the Euro-Canadian legal system. McNab makes a clear case that a legalistic approach to these problems is wholly inadequate and that more important things - like fairness - must be recognized as paramount if a just and lasting Aboriginal land policy is to be created.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0290,084
Communication savante0,0240,022
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0140,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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