Bridging knowledge systems to enhance governance of environmental commons: A typology of settings
Notice bibliographique
Résumé
We offer a typology of settings to bridge scientific and indigenous knowledge systems and to enhance governance of the environmental commons in contexts of change. We contribute to a need for further clarity on how to incorporate diverse knowledge systems and in ways that contribute to planning, management, monitoring and assessment from local to global levels. We ask, what settings are discussed in the resource and environmental governance literature to support efforts to bridge indigenous and scientific knowledge systems? The objectives are: 1) to offer a typology that organizes various settings to bridge knowledge systems; and 2) to elaborate on how these settings function independently and in concert, using examples from a diverse literature in addition to field research experience. Our focus is on indigenous and scientific knowledge, but the typology offers lessons to bridge diverse knowledge systems more generally, and in ways that are sensitive to a moral, political and process-based approach. The typology includes specific methods and processes, brokering strategies, governance and institutional contexts, and the arena of epistemology. We describe each setting in the typology, and provide examples to reflect on the function and potential outcomes of different settings. Insights from our synthesis can inform policy and participatory action.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,045 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».