MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392756601 · doi:10.24043/001c.92749

The Sea Unites Us but It Is Governed to Keep Us Apart: Restoring the Creole Afro-Indigenous Sea Mobilities in the Southwestern Caribbean.

2024· article· en· W4392756601 sur OpenAlexvenueno aff
María Catalina García

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Zones and Regional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreole languageMobilitiesIndigenousOceanographyHistoryGeographySociologyAnthropologyGeologyLinguisticsPhilosophyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, marine governance advocates for ocean justice and, within it, the rights of coastal communities and indigenous people over the ocean space. Yet, international and state sea regimes strengthen border restrictions, impeding people’s mobilities and fracturing the sea interconnectedness. Against this backdrop and delving into the empirical data gathered through ethnographical research, the paper examines the intangible and the material sea (im)mobilities experienced by the Creole Afro-Indigenous communities in the Corn Islands and the San Andres Archipelago in the Southwestern Caribbean Sea. Through the lens of critical ocean geography and mobility studies, it reveals how the maritime boundary regimes and the frameworks of oceans territoriality have impacted indigenous island spatialities in the Nicaraguan-Colombian marine border area for the last decades, disrupting family and social connections, weakening the communities’ autonomy, and impeding food and provisions supply between the islands, thus threatening the indigenous rights with implications for ocean justice. The paper finally considers Creole Afro-Indigenous maritime activism’s prominent role in decolonizing marine governance in the Greater Caribbean region, suggesting the relevance of laws, norms, structures and ocean governance institutions to acknowledge and incorporate these alternative legalities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsland Studies JournalMême sujetEconomic Zones and Regional DevelopmentTravaux en français237 207