The Wrongs of Property Rights: The Erosion of Indigenous Communal Land Rights and Its Welfare Consequences
Notice bibliographique
Résumé
Je propose un modèle économique théorique dans lequel la privatisation d’une réserve autochtone en la divisant en parcelles individuelles en fief simple peut abaisser le niveau de bien-être des groupes autochtones. En m’appuyant sur les effets démontrés de l’érosion de la culture autochtone et des droits de propriété communaux, je propose une explication partielle de la raison pour laquelle le bien-être subjectif auto-évalué des peuples autochtones d’Amérique du Nord est le plus mauvais de tous les groupes démographiques. Tout en reconnaissant la nature complexe des économies autochtones, j’établis à des fins analytiques un modèle simple comportant seulement deux biens produits, à savoir les produits alimentaires et un bien culturel. Je montre que le bien-être d’une communauté peut être plus élevé avec la propriété communale qu’avec la propriété privée, malgré le problème classique du passager clandestin associé à la propriété communale - un résultat qui concorde avec la théorie de l’optimum de second rang. Cette théorie explique pourquoi la loi Dawes de 1887 aux États-Unis et des tentatives similaires au Canada ont abaissé le bien-être des personnes autochtones et sont porteuses de leçons en matière d’initiatives politiques actuelles au Canada, en particulier celles relatives à la politique des droits fonciers autochtones. Je soutiens également que les conséquences de la privatisation des terres de réserve autochtones pourraient être bien plus graves que ce que le modèle simple présenté ici à l’aide d’outils néoclassiques permet d’appréhender.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».