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Enregistrement W2163358750 · doi:10.1017/s1466046600002325

Environmental Review: Arctic Contaminants and Country Foods: Scientific and Indigenous Perspectives on Environmental Risks

2001· article· en· W2163358750 sur OpenAlexaffabout
Stephen Bocking

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Practice · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCircumpolar starArcticEnvironmental planningOpenness to experienceWildlifeEnvironmental protectionPolitical scienceEnvironmental resource managementBusinessGeographyPsychologyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risks posed by environmental contaminants in the Arctic are becoming increasingly recognized by circumpolar nations, and research programs are now addressing these risks. Of particular concern is the presence of contaminants in wildlife—a food source of nutritional, cultural, social, and economic importance to northern indigenous peoples. This article reviews recent environmental health research in the Canadian Arctic, focusing on the development of advice regarding the consumption of “country foods.” Such advice must be in appropriate, non-technical formats, emphasizing face-to-face communication, and designed to enable northern people to participate in decisions regarding consumption of country foods. More generally, assessing and communicating health risks posed by northern contaminants presents several distinctive challenges that reflect the cultural gulf between northerners, and scientists and professionals within health agencies. Bridging this gulf will require effective communication skills, the building of relationships of trust, sensitivity to local conditions and concerns, and an openness to alternative perspectives on the natural environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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