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Enregistrement W7043898745

‘ Ughą jesedǔdla k’e’ - We work together : The impact of modern treaty First Nations in the Yukon working together on the implementation of the Final and Self-government Agreements

2024· dissertation· en· W7043898745 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Peoples' Rights and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreatyWork (physics)Power (physics)NegotiationPower sharing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This master’s thesis examines how modern treaty First Nations in the Yukon (MTFNYs) currently collaborate, and the potential impact of MTFNYs collaborating more on the implementation of the Final and Self-government agreements. It explores how MTFNYs, and non-Indigenous governments (Canada and Yukon) describe the implementation of the agreements; the benefits and obstacles to collaboration according to participants; and whether increased collaboration amongst MTFNYs could improve the implementation of the agreements. I argue that more collaboration would lead to increased resources for MTFNYs, an important need cited by participants for improved implementation. Collaboration would increase the power of MTFNYs, helping to offset the power imbalance between MTFNYs and non-Indigenous governments. This would improve negotiated outcomes for MTFNYs which leads to better implementation. Also, collaboration has indirect benefits such as improved relationships, increased trust and better solutions which could support improved implementation. And finally, when MTFNYs collaborate and use the court system it helps to improve implementation by balancing power between MTFNYs and non-Indigenous governments. Overall, participants saw collaboration as a useful tool to implement the agreements but saw many obstacles to collaboration. Only MTFNYs know whether the additional work of collaboration will overcome the obstacles leading to the desired results.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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