État des droits sur le carbone des peuples autochtones, des communautés locales et des peuples afro-descendants dans les terres et forêts des zones tropicales et subtropicales
Notice bibliographique
Résumé
Cette note d’information est une mise à jour d’un rapport de RRI et de l’Université McGill datant de 2021 et résume les résultats d’une étude à venir menée par RRI et l’Université McGill pour analyser systématiquement les droits carbone détenus par les peuples autochtones, les communautés locales et les peuples afro-descendantes dans 33 pays d’Afrique (11), d’Asie (9) et d’Amérique Latine (13). Ces pays couvrent environ 67 pour cent des forêts tropicales et subtropicales du monde et ont une population rurale combinée de 1,54 milliard de personnes, soit plus de 44 pour cent de la population rurale mondiale. Nous examinons si et comment les pays protègent actuellement les droits nécessaires aux communautés pour gérer, contrôler et bénéficier du carbone sur leurs terres et pour accéder à la compensation et à la justice lorsqu’elles sont affectées par les initiatives d’échange de carbone. Pour cette analyse, nous avons recueilli des données sur 35 indicateurs issus des lois et politiques nationales relatives aux droits à la terre, au carbone et aux ressources dans plusieurs secteurs, notamment le droit constitutionnel, l’administration des régimes fonciers et les lois sur les forêts, le climat et l’environnement. Dans les 33 pays, notre analyse se réfère aux règles juridiques qui régissent 96 régimes fonciers communautaires (CBTR) identifiés par RRI dans ces pays.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».