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Enregistrement W4415145592 · doi:10.14453/ltc.1720

Mining Sovereignties in Courts: Voicing Plural Sovereignties in Juridical Spaces

2025· article· en· W4415145592 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLaw/text/culture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSovereigntyColonialismPluralOppressionState (computer science)Indigenous rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines how settler courts both facilitate and impede the acknowledgment of Indigenous sovereignty in socio-juridical spaces. Indigenous environmental litigation is a complex category and is characterised by a combination of factors, such as tensions between plural sovereignties and extractivism and an ambiguous relationship with the courts. This article examines two case studies as examples of Indigenous environmental litigation where courts in Australia and Canada have had an opportunity to encounter colonialism and, consequently, allude to plural sovereignties. First, the article examines two decisions from the Federal Court of Australia - Tipakalippa v National Offshore Petroleum Safety and Environmental Management Authority and Munkara v Santos NA Barossa Pty Ltd. Second, the article examines the Teal Cedar Products Ltd v Rainforest Flying Squad, decided by the Supreme Court of British Columbia. The article also engages with Povinelli's conceptualisation of ancestral catastrophe and its manifestation in the claims made by Indigenous communities in strategic environmental litigation. Through these two case studies, the article argues that the juridical openness to Indigenous knowledge and claims of plural sovereignties may provide courts with opportunities to be both epistemic allies to Indigenous peoples and a force to resist coloniality and oppression of state sovereignty.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0240,060
Communication savante0,0200,017
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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