Local ecological knowledge and the impacts of global climatic change on the community of seaweed extractors in Pisco-Perá
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change implies difficulties for coastal communities where activities are highly influenced by climate. This paper examines the case of seaweed harvesting in the community of Pisco-Peru. Aspects of environmental change that impact seaweed harvesting include global warming, ldquoEl Nintildeordquo events, pollution of marine space, declines of marine species, and the rupture of ecological cycles. We look for relationships between local ecological knowledge (LEK) related to climate and other environmental change and strategies for coping with and adapting to current and anticipated change. This project is developed through a participative methodology, with the participation of university researchers and the community of seaweed extractors, and builds on an ongoing study of collaborative approaches to research and development of the algae industry in this region. Research questions include: the nature of the LEK held and shared; the extent to which LEK includes: the effects of climate changes on resources, harvesting and communities; and the contribution of LEK to industry resilience, harvester livelihoods and community well-being. The results of the research provide insight into LEK accumulation about algae species, management, and impacts of global environmental change. Documenting methods of collecting, analyzing and sharing harvester knowledge is an additional contribution.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».