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Enregistrement W4392499814 · doi:10.1080/08941920.2024.2321874

Negotiated Agreements and Sámi Reindeer Herding in Sweden: Evaluating Outcomes

2024· article· en· W4392499814 sur OpenAlexaff
Rasmus Kløcker Larsen, Jannie Staffansson, Inger-Ann Omma, Ciaran O’Faircheallaigh

Notice bibliographique

RevueSociety & Natural Resources · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésHerdingBusinessGeographyEnvironmental resource managementEconomicsForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the European north, there is a growing trend for Smi reindeer herding communities to enter negotiated agreements with developers on projects that aim to exploit land and natural resources.This paper offers, for the first time, an evaluation of the content of a selection of these agreements, drawing on a sample of 15 agreements from five communities in Sweden.The evaluation was conducted from a Smi perspective on how the agreements affect the ability of herding communities to safeguard reindeer wellbeing.The overall conclusion is that the agreements provide some positive contributions to mitigate harm to the reindeer, but also contribute considerable risks.We argue that agreements might have a meaningful role to play in the integration of Smi rights in land and resource decisions, but herding communities have considerable space to increase the range of clauses -guided by larger goals of Smi self-determination.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,382 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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