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Enregistrement W4415406449 · doi:10.1163/17087384-12340124

The Persistence of Property Grabbing in the South African Customary Law of Succession

2025· article· W4415406449 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima Osman

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Legal Studies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutory lawLegislatureInheritance (genetic algorithm)EstateVulnerability (computing)Law reformProperty (philosophy)Property rightsCommon law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article critically examines the persistence of property grabbing under South Africa’s customary law of succession, despite landmark legal reforms such as the judgment in Bhe v Magistrate, Khayelitsha; Shibi v Sithole 2005 (1) SA 580 ( CC ) and the Reform of Customary Law of Succession and Regulation of Related Matters Act 11 of 2009. Drawing on desktop research and empirical findings, the article explores key risk factors, including gender, the nature of the estate, the type of marriage, and the urban-rural divide, that exacerbate the vulnerability to property grabbing. The analysis reveals that legislative reforms alone are insufficient to secure inheritance rights, and calls for a holistic approach that includes strengthening matrimonial property rights, promoting legal literacy, community education, and enhancing oversight of estate administration. The findings underscore the limitations of current reforms in addressing systemic inequities and offer critical insights into the socio-legal challenges of balancing statutory and customary practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,281 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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