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Enregistrement W7126362927

Multi-level legal protection of traditional knowledge of Arctic indigenous peoples: Decolonizing knowledge production for sustainable development

2025· article· en· W7126362927 sur OpenAlexaboutno aff
Negishi Yota

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional knowledgeLegislationIndigenousSustainable developmentSociology of scientific knowledgeArcticConvention on Biological DiversityThe arctic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article provides a comprehensive exploration of the legal protection of traditional knowledge of Arctic Indigenous Peoples, emphasizing the vital role this knowledge plays in their cultural and spiritual identity. It begins by highlighting the unique and symbiotic relationship between Arctic Indigenous Peoples and their environment, underscoring how climate change threatens this delicate balance and the very essence of their existence. Traditional knowledge, accumulated over generations, is presented as a crucial complement to scientific understanding in combating climate change. The article examines multi-level legal protections of Arctic traditional knowledge. First, at the international level, it discusses instruments like the ILO Convention No. 169 and the UNDRIP, which emphasize cultural dimensions and self-determination, respectively. The integration of traditional knowledge into human rights, environmental, and economic laws is explored. Second, regional legal frameworks are also analyzed, which are corroborated by soft law documents, in the Arctic. Third, the article further delves into national legal protections across Canada, Norway, Finland, and Sweden, detailing how each country incorporates traditional knowledge into legislation and judicial decisions.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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