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Record W2804234137 · doi:10.7202/1046512ar

La contribution de la reconnaissance des droits des peuples autochtones à la protection de l’environnement à la lumière de l’affaire Endorois c Kenya

2018· article· fr· W2804234137 on OpenAlexvenueno aff
Olivier Dismas Ndayambaje

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEnvironmental law and policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les peuples autochtones d’Afrique font face à beaucoup de difficultés de mise en oeuvre de leurs droits. Ces difficultés sont essentiellement liées à la définition du concept de « peuples autochtones » lui-même, ainsi qu’à l’accès à la justice. La conception individualiste des droits de l’homme, et ce malgré la reconnaissance des droits des peuples dans la Charte africaine des droits de l’homme et des peuples de 1981, complique la reconnaissance des droits des peuples autochtones au niveau des États. La Commission africaine des droits de l’homme et des peuples, étant un organe de recours en cas de violations des droits de l’homme par les États, a, à travers l’Affaire des Endorois c Kenya , réaffirmé le caractère obligatoire des instruments internationaux de protection des droits des peuples autochtones. Rappelant l’aspect collectif de ces droits et en reconnaissant les droits à la terre et aux ressources naturelles pour les Endorois, la Commission a fait un lien direct entre reconnaissance des droits des peuples autochtones et protection de l’environnement. Dans ce cadre, la consécration du principe de consentement libre, préalable et éclairé et du principe d’étude d’impact environnemental avant l’exécution d’un projet de développement sur les terres ancestrales des peuples autochtones s’avère être un moyen de confirmer le rôle incontournable des peuples autochtones dans la protection de l’environnement.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.785
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.017
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.270 · 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 designTheoretical or conceptual
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

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Published2018
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