The Contributions of Community-Based Monitoring and Traditional Knowledge to Arctic Observing Networks: Reflections on the State of the Field
Notice bibliographique
Résumé
Community-based monitoring (CBM) in the Arctic is gaining increasing support from a wide range of interested parties, including community members, scientists, government agencies, and funders. Through CBM initiatives, Arctic residents conduct or are involved in ongoing observing and monitoring activities. Arctic Indigenous peoples have been observing the environment for millennia, and CBM often incorporates traditional knowledge, which may be used independently from or in partnership with conventional scientific monitoring methods. Drawing on insights from the first Arctic Observing Summit, we provide an overview of the state of CBM in the Arctic. The CBM approach to monitoring is centered on community needs and interests. It offers fine-grained, local-scale data that are readily accessible to community and municipal decision makers. In spite of these advantages, CBM initiatives remain little documented and are often unconnected to wider networks, with the result that many practitioners lack a clear sense of the field and how best to support its growth and development. CBM initiatives are implemented within legal and governance frameworks that vary significantly both within and among different national contexts. Further documentation of differences and similarities among Arctic communities in relation to observing needs, interests, and legal and institutional capacities will help assess how CBM can contribute to Arctic observing networks. While CBM holds significant potential to meet observing needs of communities, more investment and experimentation are needed to determine how observations and data generated through CBM approaches might effectively inform decision making beyond the community level.
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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 | 0,043 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,061 |
| Communication savante | 0,016 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».