The role of Indigenous knowledge in environmental health risk management in Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This project aimed to gain better understandings of northern Indigenous risk perception related to food safety and to identify the role that Indigenous knowledge (IK) plays in risk management processes to support more effective and culturally relevant benefit-risk (B-R) management strategies. STUDY DESIGN: The project used an exploratory qualitative case study design to investigate the role and place of IK in the management of environmental contaminants exposure via consumption of traditional foods in Yukon First Nations (YFNs). METHODS: Forty-one semi-directive interviews with Traditional Food Knowledge Holders and Health and Environment Decision-makers were conducted. A review and analysis of organizational documents related to past risk management events for the issue was conducted. Thematic content analysis was used to analyze transcripts and documents for key themes related to the research question. RESULTS: There was a recognized need by all participants for better collaboration between scientists and YFN communities. YFNs have been involved in identifying and defining community concerns about past risk issues, setting a local context, and participating in communications strategies. Interviewees stressed the need to commit adequate time for building relationships, physically being in the community, and facilitating open communication. Conducting community-based projects was identified as critical for collaboration and for cooperative learning and management of these issues. CONCLUSIONS: The perception of "effective" benefit-risk management is significantly influenced by the efforts made to include local communities in the process. A set of common guiding principles within a process that brings together people and knowledge systems may provide a more effective way forward in cross-cultural, multiple knowledge system contexts for complex benefit-risk issues than a prescriptive rigid framework.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».