A Community-Based Approach to Mapping Gwich'in Observations of Environmental Changes in the Lower Peel River Watershed, NT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In Canada's western Arctic climate change is driving rapid ecological changes. Ongoing and locally-driven environmental monitoring, in which systematic observations of environmental conditions are recorded and synthesized, is required to understand and respond to climate change and other human impacts. Indigenous peoples' traditional ecological knowledge is increasingly used as the basis for regional monitoring, as there is a need for detailed, place-specific information that is consistent with local ways of understanding and interacting with the environment. In this project, participatory multimedia mapping was used with Teetł'it Gwich'in land users and youth from Fort McPherson, Northwest Territories, Canada to record information about local environmental conditions and changes. Gwich'in monitors made trips on the land to document environmental conditions and changes using geotagged photo and video observations. Subsequently, land users provided detailed information about each observation in follow-up interviews, which were added to a web-based map displaying participants' photos and videos. In this paper, we present the outcomes from the first year of research, explore the diverse types of knowledge this approach can contribute to environmental monitoring, and identify areas of convergence between traditional ecological knowledge and scientific research in the Arctic. Our work shows that this approach can make an important contribution to monitoring environmental changes associated with climate change in a way that is locally relevant and culturally appropriate.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle