Co-management institutions, knowledge, and learning: Adapting to change in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
How vulnerable are Arctic Indigenous peoples to climate change? What are their relevant adaptations, and what are the prospects for increasing their ability to deal with further change? The Intergovernmental Panel on Climate Change makes little mention of Indigenous peoples, and then only as victims of changes beyond their control. This view of Indigenous peoples as passive and helpless needs to be challenged. Indigenous peoples, including the Canadian Inuit, are keen observers of environmental change and have lessons to offer about how to adapt, a view consistent with the Inuit self-image of being creative and adaptable. There are three sources of adaptations to impacts of climate change: 1) Indigenous cultural adaptations to the variability of the Arctic environment, discussed here in the context of the communities of Sachs Harbour and Arctic Bay; 2) short-term adjustments (coping strategies) that are beginning to appear in recent years in response to climate change; and 3) new adaptive responses that may become available through new institutional processes such as co-management. Institutions are related to knowledge development and social learning that can help increase adaptive capacity and reduce vulnerability. Two co-management institutions that have the potential to build Inuit adaptive capacity are the Fisheries Joint Management Committee (established under theInuvialuit Final Agreement), and the Nunavut Wildlife Management Board.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».