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Enregistrement W4385878086 · doi:10.3138/cpp.2022-054

The Wrongs of Property Rights: The Erosion of Indigenous Communal Land Rights and Its Welfare Consequences

2023· article· fr· W4385878086 sur OpenAlexaffvenueabout
Mukesh Eswaran

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEthnologyPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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