MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4385878086 · doi:10.3138/cpp.2022-054

The Wrongs of Property Rights: The Erosion of Indigenous Communal Land Rights and Its Welfare Consequences

2023· article· fr· W4385878086 on OpenAlexaffvenueabout
Mukesh Eswaran

Bibliographic record

VenueCanadian Public Policy · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIncome, Poverty, and Inequality
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesEthnologyPhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.921
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.043
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.249 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations18
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueCanadian Public PolicySame topicIncome, Poverty, and InequalityFrench-language works237,207