Mapping Traditional Knowledge: Digital Cartography in the Canadian North
Notice bibliographique
Résumé
Digital cartography offers exciting opportunities for recording indigenous knowledge, particularly in contexts where a people's relationship to the land has high cultural significance. Canada's north offers a useful case study of both the opportunities and challenges of such projects. Through the Geomatics and Cartographic Research Centre (GCRC), Inuit peoples have been invited to become partners in innovative digital mapping projects, including creating atlases of traditional place names, recording the patterns and movement of sea ice, and recording previously uncharted and often shifting traditional routes over ice and tundra. Such projects have generated interest in local communities because of their potential to record and preserve traditional knowledge and because they offer an attractive visual and multimedia interface that can address linguistic and cultural concerns. But given corporations' growing interest in the natural resources of the Arctic and the concomitant rise in government concern about claims to Arctic sovereignty, such maps may also be of interest to a broad range of actors and for a variety of purposes. Because these projects rely heavily upon, and record, oral knowledge, and because they convert such knowledge into highly malleable and easily disseminated digital content, they raise challenging issues around informed consent, intellectual and cultural property, and privacy. This article identifies and examines these issues and describes the collaborative and interdisciplinary research established to identify and address the use of traditional knowledge in digital cartography.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».