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Enregistrement W48603379 · doi:10.29173/jaed335

Land Management On First Nations Reserves: Lawful Possession and Its Determinants

2013· article· en· W48603379 sur OpenAlexafffundabout
Marena Brinkhurst, Anke S. Kessler

Notice bibliographique

RevueJournal of Aboriginal Economic Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAboriginal Affairs and Northern Development CanadaSimon Fraser UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPossession (linguistics)PovertyLand tenureDescriptive statisticsProperty rightsCertificateGeographyBusinessPublic economicsEconomic growthDevelopment economicsEconomicsLawPolitical scienceAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much debate concerning property rights on reserves in Canada focuses on socio-economic impacts and the potential for individualized land tenure to support economic development, thereby reducing poverty. Study of existing forms of individual property on reserves is needed to inform these debates. In this article, we examine data on the lawful possession (Certificate of Possession) system that is currently used on reserves across Canada. We provide descriptive statistics regarding the variability of lawful possessions across First Nations and using regression analysis we assess which socio-economic, demographic, and locational variables influence the use of lawful possessions instead of communal land or other customary land holding systems. We show that use of the lawful possession system is surprisingly low and very uneven. As well, our regression results suggests that using the system requires a relatively educated community with low levels of poverty, with a favourable geographic location. Overall, the results are consistent with the view that lawful possessions are not primarily used to foster economic development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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