Issues in Evaluating Fish Consumption Rates for Native American Tribes
Notice bibliographique
Résumé
The environmental health goals of many Native American tribes are to restore natural resources and ensure that they are safe to harvest and consume in traditional subsistence quantities. Therefore, it is important to tribes to accurately estimate risks incurred through the consumption of subsistence foods. This article explores problems in conventional fish consumption survey methods used in widely cited tribal fish consumption reports. The problems arise because of the following: (1) widely cited reports do not clearly state what they intend to do with the data supporting these reports, (2) data collection methods are incongruent with community norms and protocols, (3) data analysis methods omit or obscure the highest consumer subset of the population, (4) lack of understanding or recognition of tribal health co-risk factors, and (5) restrictive policies that do not allow inclusion of tribal values within state or federal actions. In particular, the data collection and analysis methods in current tribal fish consumption surveys result in the misunderstanding that tribal members are satisfied with eating lower contemporary amounts of fish and shellfish, rather than the subsistence amounts that their cultural heritage and aboriginal rights indicate. A community-based interview method developed in collaboration with and used by the Swinomish Tribe is suggested as a way to gather more accurate information on contemporary consumption rates. For traditional subsistence rates, a multidisciplinary reconstruction method is recommended.
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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 | 0,091 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».