Caribou co-management in northern Canada: fostering multiple ways of knowing
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The links between social and ecological systems are represented by diverse ways of looking at human–environment relations. The continuing exchange between different ways of knowing may be crucial to integrative thought about social–ecological linkages. For many indigenous societies, the separation of social and ecological systems does not make sense. A ‘human–environment’ divide is especially absent from many arctic and subarctic cultures. How does this fundamental ideological difference play out in resource management systems that incorporate stakeholders both from ‘the West’ (Euro-American) and from indigenous cultures for whom a human–environment or social–ecological divide is a relatively new and foreign concept? This chapter looks at the differences that exist in the perceptions of indigenous caribou-using communities, caribou managers, and scientists in co-management processes in arctic and subarctic North America. It is contended that these differences represent potentials to expand how we think about human– Rangifer (caribou) systems as much as they represent obstacles to caribou research, monitoring, and management decision-making. The process of negotiating cross-cultural differences in the co-management of caribou herds indicates the potential for the growth of alternative resource management systems capable of accommodating varied ways of knowing and learning. The question of how humans learn to respect other ways of knowing is represented here as an examination of humility, a respect for diverse realities. There are multiple epistemologies outlining ethical positions of human–environment relations and human perceptions of nature (Folke, Berkes, and Colding, 1998).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».