Justice environnementale et biopiraterie : le cas de l’Inde
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’analyser comment l’Inde a construit son arsenal de défense contre la biopiraterie depuis sa ratification du Protocole de Nagoya en 2012. Il s’agit ici de souligner et d’analyser l’articulation entre les mouvements militants en faveur de la justice environnementale, les discours qu’ils portent et les arguments qu’ils utilisent pour faire pencher la balance de leur côté, et l’État indien. Cette perspective est particulièrement intéressante dans la mesure où les mouvements militants ont largement influencé la politique législative du pays. Par ailleurs, cette influence ne s’est pas réalisée uniquement par l’usage d’un discours assez formaté sur la justice environnementale, mais aussi par l’usage d’arguments rattachés à des cadres juridiques internationaux. Après avoir étudié les points de convergence et de divergence entre la justice environnementale et la protection de la biodiversité dans un contexte global, nous analysons à travers des études de cas comment cette protection s’est construite en Inde. Enfin, l’étude de deux outils originaux portés par le dispositif législatif indien est proposée comme une piste complémentaire pour renforcer la protection de la biodiversité.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".