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Enregistrement W1893399515 · doi:10.1111/reel.12119

The <scp>C</scp>anadian Arctic Marine Ecological Footprint and Free Prior Informed Consent: Making the Case for Indigenous Public Participation through Inclusive Education

2015· article· en· W1893399515 sur OpenAlexaboutno aff
Konstantia Koutouki, P. Watts, Shawn Booth

Notice bibliographique

RevueReview of European Comparative & International Environmental Law · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTraditional knowledgeArcticAdaptation (eye)Environmental educationThe arcticClimate changePublic participationPolitical scienceIndigenous rightsEnvironmental resource managementGeographySociologyEcologyPublic relationsPsychologyLawBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public participation of the Inuit concerning climate change adaptation in the Canadian Arctic is essential, given the extensive knowledge they possess about their traditional territories, especially as it relates to resources management. Unfortunately, much of this knowledge is not incorporated into the tertiary educational system and hence not part of the knowledge set of the people most likely to engage in public policy discussions and decisions. This article adopts a transdisciplinary approach, using an analysis of historic fish and marine mammal catch with the marine ecological footprint calculated for the year 2000. This scientific data, supported by the principle of free and prior informed consent as defined in United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples as well as the Tsilhqot'in case in Canada, demonstrates the need for inclusive education. We conclude that indigenous participation in climate change adaptation policies would benefit immensely from the offering of university programmes that incorporate, in a meaningful way, Inuit traditional knowledge and indigenous rights.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,030
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0100,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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