El reconocimiento de los derechos de la Naturaleza en Canadá: el caso del río Magpie /Mutehekau Shipu
Bibliographic record
Abstract
En febrero de 2021, el río Magpie, también conocido como Mutehekau Shipu en lengua Innu, fue reconocido legalmente como una entidad viva con derechos, por el Consejo Innu de Ekuanitshit y el Condado Regional de Minganie en Côte-Nord, Quebec, Canadá. Este río desempeña un papel integral en la comunidad Indígena Innu, y su reconocimiento como persona jurídica afirma los derechos bioculturales que existen desde hace mucho tiempo entre el río y el pueblo originario. Por primera vez en Canadá, la introducción de los derechos de la Naturaleza permite afirmar la importancia de la cosmología Innu en el contexto jurídico de este país. Este documento explora en primer lugar, el camino emprendido que permitió reconocer la personalidad jurídica y los derechos del río Magpie, incluyendo los efectos potenciales de esta designación. En segundo lugar, se evalúan las dinámicas de los ordenamientos jurídicos en juego y se demuestra cómo el reconocimiento desafía los paradigmas coloniales antropocéntricos. En tercer lugar, analizamos cómo la estructura jurídica de Canadá propicia un enfoque dinámico entre diferentes órdenes jurídicos que puede dar vida a nuevos modelos de preservación de la naturaleza para las generaciones venideras.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".