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Record W2559875286 · doi:10.71781/1694

Addressing overlapping land claim conflicts : an (alter)native approach

2015· dissertation· en· W2559875286 on OpenAlexaboutno aff
Dominique Quirk

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicLand Rights and Reforms
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental planningGeographyEnvironmental resource managementPolitical scienceData scienceComputer scienceEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent mémoire est consacré à l'étude des chevauchements entre revendications territoriales autochtones. On s'y interroge sur l’origine et l’évolution de ces chevauchements ainsi que sur les mécanismes qui pourraient être employés pour trouver des solutions acceptables pour toutes les parties. Notre étude retrace d'abord l'évolution du critère d’exclusivité élaboré par les politiques et décisions judiciaires canadiennes relativement à l’octroi du titre autochtone, concluant que ce critère d’exclusivité est devenu un enjeu déterminant dans l’élaboration d’une solution relative aux chevauchements entre revendications territoriales. En observant la manière dont les différents paliers de gouvernement ont échoué dans leurs tentatives de solutionner les enjeux de chevauchement, nous constatons que les traditions juridiques autochtones doivent être intégrées à la résolution des conflits et à l’interprétation du critère d’exclusivité. Ceci exige de percevoir l’institution juridique de la résolution de conflits selon une certaine vision du droit. Nous utilisons ici celle de Lon Fuller, qui présente une approche permettant de réconcilier plusieurs traditions juridiques. Notre étude nous conduit à proposer le système du Indigenous Legal Lodge comme mécanisme de résolution de conflit permettant aux autochtones de faire appel à leurs traditions juridiques dans la résolution des chevauchements, permettant ainsi de réconcilier ces traditions diverses.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.989
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.151
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.196 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designOther design
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

Citations1
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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