The Wrongs of Property Rights: The Erosion of Indigenous Communal Land Rights and Its Welfare Consequences
Bibliographic record
Abstract
Je propose un modèle économique théorique dans lequel la privatisation d’une réserve autochtone en la divisant en parcelles individuelles en fief simple peut abaisser le niveau de bien-être des groupes autochtones. En m’appuyant sur les effets démontrés de l’érosion de la culture autochtone et des droits de propriété communaux, je propose une explication partielle de la raison pour laquelle le bien-être subjectif auto-évalué des peuples autochtones d’Amérique du Nord est le plus mauvais de tous les groupes démographiques. Tout en reconnaissant la nature complexe des économies autochtones, j’établis à des fins analytiques un modèle simple comportant seulement deux biens produits, à savoir les produits alimentaires et un bien culturel. Je montre que le bien-être d’une communauté peut être plus élevé avec la propriété communale qu’avec la propriété privée, malgré le problème classique du passager clandestin associé à la propriété communale - un résultat qui concorde avec la théorie de l’optimum de second rang. Cette théorie explique pourquoi la loi Dawes de 1887 aux États-Unis et des tentatives similaires au Canada ont abaissé le bien-être des personnes autochtones et sont porteuses de leçons en matière d’initiatives politiques actuelles au Canada, en particulier celles relatives à la politique des droits fonciers autochtones. Je soutiens également que les conséquences de la privatisation des terres de réserve autochtones pourraient être bien plus graves que ce que le modèle simple présenté ici à l’aide d’outils néoclassiques permet d’appréhender.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".