A Sami land‐claims settlement? Assessing Norway's Finnmark Act in a comparative perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Sami, the Indigenous peoples of Fennoscandia, assert ownership‐, use‐, and management‐rights to their traditional lands. Norway's 2005 Finnmark Act is the only legislation so far to broadly respond to those assertions. How to interpret the act has long been contested, and is now the subject of a legal case before Norway's Supreme Court. Despite parallels between the land‐rights assertions of Sami and those of Indigenous peoples elsewhere, and despite abundant legislation responding to Indigenous land‐rights assertions elsewhere, the Finnmark Act has seldom been analyzed comparatively. In this article, we study the act against the backdrop of Indigenous land‐claims settlements in Canada—the state where such legislation is most institutionalized. We find the Finnmark Act features many of the same institutional and procedural elements as Canadian settlements. However, we also find that in Norway those elements have been legally integrated, and practically implemented, in a different and less coherent way, rendering the act dysfunctional. We conclude by drawing lessons from the Canadian example to prescribe adjustments to the understanding and ongoing implementation of the Finnmark Act, to potentially put the accommodation of Sami land‐rights on a smoother path.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».