Is Hunting Still Healthy? Understanding the Interrelationships between Indigenous Participation in Land-Based Practices and Human-Environmental Health
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous participation in land-based practices such as hunting, fishing, ceremony, and land care has a long history. In recent years, researchers and policy makers have advocated the benefits of these practices for both Indigenous people and the places they live. However, there have also been documented risks associated with participation in these activities. Environmental change brought about by shifts in land use, climate changes, and the accumulation of contaminants in the food chain sit alongside equally rapid shifts in social, economic and cultural circumstances, preferences and practices. To date, the literature has not offered a wide-ranging review of the available cross-disciplinary or cross-ecozone evidence for these intersecting benefits and risks, for both human and environmental health and wellbeing. By utilising hunting as a case study, this paper seeks to fill part of that gap through a transdisciplinary meta-analysis of the international literature exploring the ways in which Indigenous participation in land-based practices and human-environmental health have been studied, where the current gaps are, and how these findings could be used to inform research and policy. The result is an intriguing summary of disparate research that highlights the patchwork of contradictory understandings, and uneven regional emphasis, that have been documented. A new model was subsequently developed that facilitates a more in-depth consideration of these complex issues within local-global scale considerations. These findings challenge the bounded disciplinary and geographic spaces in which much of this work has occurred to date, and opens a dialogue to consider the importance of approaching these issues holistically.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».