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Enregistrement W7116099363 · doi:10.11575/prism/50842

1999 First Nations Land Management Act and 2022 Framework Agreement on First Nation Land Management Act: An Examination of Legislative Reform Processes Throughout the Years

2025· other· en· W7116099363 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionLegislationTreatyLegislatureGovernment (linguistics)Devolution (biology)IndigenousWhite paper

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, the Government of Canada has implemented policies, legislation, and frameworks that reflect paternalistic assumptions held towards Indigenous communities (George 2019, 77). Although the Canadian federal government has committed to adoption of the recommendations contained in the 2015 Final Report of Canada’s Truth and Reconciliation Commission (TRC) (Truth and Reconciliation Commission of Canada, 2015), the compliance of post-TRC federal legislation with TRC principles cannot be assumed. As such, this paper aims to contribute to fulsome discussion on the 1999 First Nations Land Management Act (FNLMA) and the successor 2022 Framework Agreement on First Nation Land Management Act (FAFNLMA) by identifying shortcomings and opportunities for reform processes based on reconciliation standards set out in the TRC Final Report. The FNLMA was first enacted in 1999 and evolved into the 2022 FAFNLMA, which was presented to First Nations as representing a new era of opportunity for autonomy and selfdetermination. (Lavoie and Lavoie 2017, 559). However, despite significant progress, First Nations have continued to face barriers throughout the FAFNLMA amendment processes, resulting in concerns over voting thresholds, not acknowledging treaty rights within the legislation, institutional challenges, economic impacts associated with autonomy, and overall inclusivity issues related to the reform processes of the legislation. While this paper takes a comprehensive approach in categorizing and leveraging various types of analyses, it prioritizes identifying shortcomings with a solutions-based lens. With this lens,recommendations have been informed by assessing amendment progress concerning standards set out in TRC Calls to Action 43, 44, 47, and 50 (Truth and Reconciliation Commission of Canada, 2015): (1) Core reliable funding, (2) Legal Clarity, (3) Enforcement Mechanisms, and (4) Inclusive Development Processes

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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