¿Quiénes poseen la tierra del mundo? Estado mundial y reconocimiento de los derechos a la tierra de los Pueblos Indígenas, Afrodescendientes y comunidades locales de 2015 a 2020
Bibliographic record
Abstract
Desde que publicamos la primera edición de ¿Quién posee la tierra del mundo? en 2015, el reconocimiento mundial de la importancia de reconocer y garantizar legalmente los derechos comunitarios de tenencia de la tierra y los recursos de los 2.500 millones de Pueblos Indígenas, Afrodescendientes y comunidades locales del mundo ha alcanzado cotas sin precedentes. Tras décadas de defensa nacional e internacional por parte de los titulares de derechos y sus aliados, la seguridad de la tenencia de la tierra tanto para las comunidades como para las mujeres de las comunidades se reconoce ahora como un componente integral de la Agenda 2030, sin el cual no se pueden alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el Marco Mundial de Biodiversidad de Kunming-Montréal y los objetivos del Acuerdo de París. Además, cada vez hay más pruebas de que los Pueblos Indígenas, los Pueblos Afrodescendientes y las comunidades locales son los mejores gestores de sus tierras y recursos. Esta segunda edición de ¿A quién pertenece la tierra del mundo? informa sobre los progresos realizados durante los primeros cinco años (2015-2020) de los ODS, el Acuerdo de París y el objetivo de Land Rights Now de duplicar la superficie de tierras de propiedad comunitaria, proporcionando datos actualizados sobre la extensión de las tierras legalmente reconocidas como destinadas a los Pueblos Indígenas y las comunidades locales y de su propiedad en 73 países que abarcan el 85% de las tierras mundiales. También revisa y amplía las estimaciones de la superficie de tierra que las comunidades Indígenas, afrodescendientes y locales poseen y utilizan tradicionalmente, pero cuyos derechos aún no están legalmente reconocidos por los gobiernos nacionales.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".