MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1538990246 · doi:10.7202/045409ar

Should we turn the tent? Inuit women and climate change

2011· article· en· W1538990246 sur OpenAlexaffvenueabout
Martha Dowsley, Shari Gearheard, Noor Johnson, Jocelyn Inksetter

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesResearch Centre for the Humanities
Mots-clésClimate changeEnvironmental changeArcticPerceptionSocial changeAffect (linguistics)GeographyPolitical sciencePsychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the climate change literature for Arctic Canada in the social sciences has focused on men’s knowledge and experiences. Drawing on research from Qikiqtarjuaq and Clyde River, Nunavut, we explore Inuit women’s perspectives on recent environmental changes, many of which are often attributed to climate change by Inuit or others. We divide issues resulting from environmental change into primary and secondary effects. Primary effects are changes in environmental features that affect, for example, hunting, fishing, and travelling. Secondary effects occur in the community as a result of environmental change. These include changes in the use and condition of country products like seal skins, and the psychological and social impact of environmental changes, such as going out on the land less often due to fear of dangerous conditions. We also offer a preliminary discussion on women’s role in responses to climate change, through their often dominant economic and political roles in their communities, the territory, and various wider global governance fora. Our research indicates that gender helps shape Inuit knowledge of environmental change, as well as social responses to perceptions of change. By examining women’s perceptions of environmental change, we draw attention to the social aspects and also highlight how women can contribute to adaptation, not only to physical changes but also to the resulting social changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,280
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,139 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉtudes/Inuit/StudiesMême sujetIndigenous Studies and EcologyTravaux en français237 207