Resource Management and Reconciliation: Co-management for conflict reduction
Notice bibliographique
Résumé
In North Bay, Ontario, Lake Nipissing walleye exist in a state of crisis. Walleye are a popular target for Indigenous and non-Indigenous people alike; the Nipissing First Nation (NFN) exercise their treaty right to commercially fish in Lake Nipissing, alongside non-Indigenous fishers regulated by Ontario’s Ministry of Natural Resources and Forestry (MNRF). Over the past several decades, conflict has developed between these groups over unequal access to the declining common resource, and resource management challenges have arisen where the number of fish taken from the population is unknown. Northern Ontario moose are in a strikingly similar position. In this paper, I explore the complex interaction of socio-cultural, political, and legal factors implicated in conflicts between Indigenous and non-Indigenous interest groups over declining common resources in northern Ontario. In Part I, I consider and reject the current approach to resource management comprised of MNRF regulation and colonial jurisprudential understanding of treaty rights and reconciliation. Next, I discuss in detail the socio-cultural manifestations of local and regional conflicts over Lake Nipissing walleye and northern Ontario moose. As a foundation for my proposal of an improved approach to resource management, in Part III, I establish Indigenous jurisdiction over environmental matters as a function of Indigenous law – explicitly rejecting Canadian law as a basis for this jurisdiction. Moreover, I recast the notion of “reconciliation” as an exercise in understanding Indigenous interests with reference to Indigenous philosophical traditions and disrupting assertions of Crown sovereignty to recognize Indigenous self-governance. Finally, in Part IV, I propose a set of recommendations for an improved approach to resource management, based on an adaptive co-management model.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».