Science for the Poor: How One Woman Challenged Researchers, Ranchers, and Loggers in Amazonia
Notice bibliographique
Résumé
In the lower Tocantins region of Brazil, one Amazonian woman questioned why scientists publish principally for elite audiences. Her experience suggests that the impact may be enhanced by also sharing data with people who depend upon forest goods. Having defended her family homestead near the city of Cameta against loggers in the late 1980s, Glria Gaia became interested in strengthening the information base of other villagers so that they would not lose their forests for meager sums. She challenged scientists to defy norms such as extracting data without giving back to rural villagers and publishing primarily for the privileged. Working with researchers, she helped them to publish an illustrated manual of the ecology, economics, management, and cultural importance of key Amazonian forest species. With and without funds or a formal project, she traveled by foot and boat to remote villages to disseminate the book. Using data, stories, and song, she brought cautionary messages to villages about the impacts of logging on livelihoods. She also brought locally useful processing techniques regarding medicinal plants, fruit, and tree oils. Her holistic teachings challenged traditional forestry to include the management of fruits, fibers, and medicines. A new version of the book, requested by the government of Brazil, contains the contributions of 90 leading Brazilian and international scientists and local people. Glria Gaia's story raises the questions: Who is science for and how can science reach disenfranchised populations? Lessons for scientists and practitioners from Glria's story include: broadening the range of products from research to reach local people, complementing local ecological knowledge with scientific data, sharing precautionary data demonstrating trends, and involving women and marginalized people in the research and outreach process.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».