Ukraine's tenurial tangle: Housing, land and property restitution in the Russian war
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The severity of the population dislocation and destruction of housing, land and property (HLP) in the Ukraine war has driven efforts for starting reconstruction planning prior to the war's end. This comes with the realization that recovery will entail considerable preparation, including efforts at using seized Russian assets to finance it. Engaging in HLP restitution and compensation will be a primary recovery challenge, with the Ukrainian government moving forward with legislation for facilitating this. However, the government's current approach to processing what will be millions of HLP claims for restitution and compensation faces a daunting challenge. Housing, land and property rights prior to the war comprised a dense tangle of confusion, corruption, and inadequate documentation; such that attempting to untangle each claim on a case‐by‐case basis as currently planned is highly problematic and risks instability. This article describes this tangle as five categories of problems: (1) the post‐Soviet transition, (2) rule of law problems, (3) administrative tangles, (4) corruption, and (5) war‐related issues. The article then recommends that the government and international community pursue a ‘mass claims and transitional justice’ approach to large‐scale HLP restitution which is aligned with international best practice and able to supersede the tenurial tangle.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».