Contributions of traditional knowledge to understanding climate change in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite much scientific research, a considerable amount of uncertainty exists concerning the rate and extent of climate change in the Arctic, and how change will affect regional climatic processes and northern ecosystems. Can an expanded scope of knowledge and inquiry augment understandings of climate change in the north? The extensive use of the land and the coastal ocean in Inuit communities provides a unique source of local environmental expertise that is guided by generations of experience. Environmental change associated with variations in weather and climate has not gone unnoticed by communities that are experiencing change firsthand. Little research has been done to explore the contributions of traditional knowledge to climate-change research. Based in part on a collaborative research project in Sachs Harbour, western Canadian Arctic, this paper discusses five areas in which traditional knowledge may complement scientific approaches to understanding climate change in the Canadian Arctic. These are the use of traditional knowledge as local-scale expertise; as a source of climate history and baseline data; in formulating research questions and hypotheses; as insight into impacts and adaptation in Arctic communities; and for long-term, communitybased monitoring. These five areas of potential convergence provide a conceptual framework for bridging the gap between traditional knowledge and western science, in the context of climate-change research.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,030 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».