Good Deeds? A Critical Race Analysis of the Nova Scotia <i>Land Titles Clarification Act</i>
Notice bibliographique
Résumé
The Nova Scotia Land Titles Clarification Act (“LTCA”) is remedial legislation that was enacted in 1964 to resolve insecure land titles within designated communities, particularly African Nova Scotian communities. However, African Nova Scotians had been advocating for legal title to their land for over 100 years prior to the enactment of the LTCA, and those demands were largely ignored by the government. Furthermore, despite the 60-year existence of this remedial legislation, many African Nova Scotians still hold insecure title to their land. Through a critical race analysis, this article explores why the LTCA has failed to achieve its promise to African Nova Scotians and attributes that failure to the converging interests which gave rise to the enactment of the LTCA but were insufficient to sustain transformative change. The author concludes that unless the motivations for racial equality change, the promise of prosperity for African Nova Scotians will not be achieved. La loi sur la clarification des titres de propriété (Land Titles Clarification Act) de la Nouvelle-Écosse (“LTCA”) est une loi corrective qui a été adoptée en 1964 pour résoudre le problème des titres fonciers non sécurisés au sein des communautés désignées, en particulier les Afro-Néo-Écossais. Cependant, les Néo-Écossais d’origine africaine réclamaient depuis plus de cent ans des titres de propriété pour leurs terres depuis plus de cent ans avant la promulgation de la loi, et ces demandes ont été pour l’essentiel ignorées par le gouvernement. En outre, malgré les soixante ans d’existence de cette législation corrective, de nombreux Néo- Écossais d’origine africaine détiennent toujours des titres fonciers incertains. Par le biais d’une analyse raciale critique, cet article explore les raisons pour lesquelles la LTCA n’a pas tenu ses promesses à l’égard des Néo-Écossais africains. L’auteur conclut qu’à moins que les motivations en faveur de l’égalité raciale ne changent, la promesse de prospérité pour les Afro-Néo-Écossais ne sera pas tenue.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,032 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».