The Incorporation of the fpic Principle in South African Policy on Mining-Induced Displacements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The persistence of intense conflicts over land belonging to indigenous communities is a pressing issue in South Africa. This would resonate even more with the lived experiences of mine communities that are often having to grapple with the collateral socio-economic hardships and impoverishment effects. Matters can get even worse when the State has weak legal and institutional frameworks to regulate the use and possession of such highly contested lands. This paper explores the principle of free, prior and informed consent (fpic); its relevance and significance to South African extractive sector; its possible bottlenecks and implementation challenges; and suggestions for practical interventions and policy advances to facilitate its incorporation into law and policy. Displacement is the limited context within which this exploration is undertaken. The paper argues that the fpic – as an envisaged future for the country’s extractive policy – is more desirable than a mere duty to consult as currently framed in the empowering legislation namely, the Minerals and Petroleum Resources Act (mprda).
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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 | 0,073 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,008 |
| 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 ».