MétaCan
Menu
← Back to cohort

Proces odrodzenia praw amerykańskich ludów rdzennych na przykładzie „prawa do ziemi” kanadyjskich Inuitów

2015· article· pl· W1904406885 on OpenAlexaboutno aff
Grzegorz Bonusiak

Bibliographic record

VenueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Languagepl
FieldHealth Professions
TopicIndigenous Studies and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceTheologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Inuici zamieszkują tereny rozciągające się wzdłuż koła podbiegunowego, od Aleutów i Alaski, przez północnączęść Kanady, aż po należącą do Danii Grenlandię. Spis powszechny z 2006 roku wykazał, że w Kanadzie mieszkaich około 50 tysięcy. W II połowie XX wieku włączyli się oni do działań zmierzających do zmiany sytuacjiludów rdzennych zamieszkałych na terytorium Kanady. Początkowo marginalizowani i niedostrzegani przezbiałą większość byli w stanie skutecznie przeciwstawić się dominującej kulturze i utrzymać własną odrębność,a nawet uzyskać prawo do decydowania o własnych losach. Z sukcesem wykorzystali procesy występujące naarenie międzynarodowej i w polityce wewnętrznej Kanady, łącząc swe dążenia z działaniami Indian. Tak jakdla innych aborygenów rozsianych po całym świecie, tak i dla Inuitów zagadnieniem niezwykłej wagi byłoposiadanie i wykorzystanie ziemi i jej zasobów. Ukoronowaniem ich wysiłków stało się utworzenie z częścizamieszkanych przez nich obszarów odrębnego terytorium Nunavut. Artykuł przedstawia proces odrodzeniakanadyjskich Inuitów i obecny zakres ich samodzielności. Zwraca uwagę na uwarunkowania i procesy łącząceich z Indianami i Metysami, a także na przesłanki i konsekwencje odmienności losów i statusu Inuitów.Szczególnie wyeksponowany został problem „prawa do ziemi” i różne od europejskiego jego rozumienie.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.965
Threshold uncertainty score0.102

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0010.007
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0300.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.405
GPT teacher head0.624
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Same topicIndigenous Studies and Ecology→French-language works237,207→