MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405529545 · doi:10.5539/jpl.v18n1p34

An Appraisal of Institutional Framework for Guaranteeing Mine-Host Communities Right to Food in the ICGLR Sub-Region: Part II

2024· article· en· W4405529545 sur OpenAlexvenueno aff
John Ombella

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandatePoliticsPolitical scienceCorporate governanceHuman rightsNatural resourcePublic administrationBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Politics and LawMême sujetMining and Resource ManagementTravaux en français237 207