An Appraisal of Institutional Framework for Guaranteeing Mine-Host Communities Right to Food in the ICGLR Sub-Region: Part II
Notice bibliographique
Résumé
Absence of strong institutions worth to realize good governance in the mineral sector and protection of human rights seem a challenge that face not only natural resources-rich developing states but also sub-regional initiatives. Strong institutions are said to depict features such as; independency, relevant infrastructure, relevant expertise and command of political support from the state(s) and or other organs. The International Conference on the Great Lakes Region (ICGLR) sub-region has in place numerous regulatory organs with mandate over good governance in mineral sector and human rights preservation. Unlike other sub-regions in Africa, ICGLR is naturally endowed with plenty natural resources with regional and global value against the global threat of climate change. This paper, through qualitative review of primary and secondary documents namely; protocols, conventions, declarations, pacts, journal articles, books and internet sources examines how strong are the ICGLR institutions towards guaranteeing MHCs right to food. The study found that, despite of the established institutions at the ICGLR sub-regional level, they fall short of the international standards of robust institutions. Such institutions suffer from both legal and practical challenges namely; inadequate independency, inadequate human resources, little or no political will and feeble infrastructure. If the ICGLR sub-region intends to guarantee MHCs right to food, it may not escape eradicating the noted legal and practical challenges of established institutions.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».