Trends and key elements in community-based monitoring: a systematic review of the literature with an emphasis on Arctic and Subarctic regions
Notice bibliographique
Résumé
Community-based monitoring (CBM) is receiving much attention from the research community, particularly in Arctic and Subarctic regions of Canada and other circumpolar regions. Currently, there is a lack of understanding of the trends and patterns in its use within the literature and a documented need to improve environmental CBM efforts in the Arctic and Subarctic regions. A systematic literature review was conducted of CBM publications in peer-reviewed and grey literature to provide a synthesis of trends on the topic and to clarify key elements that are needed to operate an environmental CBM program in Arctic and Subarctic regions. Both sets of literature show a significant growth in the publication of CBM studies over time, with a high proportion of research taking place in North America and in the field of environmental sciences. More CBM studies are reported in connection to First Nations and Inuit groups, as compared to other Indigenous groups. Thirteen key elements of environmental CBM programs, commonly reported in the literature focused on Arctic and Subarctic regions, were identified in the analysis. Specifically, traditional and local ecological knowledge (TLEK) was a unique component highlighted in Arctic and Subarctic sources and a specific feature observed in studies focusing on Indigenous groups. The identification of such key CBM elements serves as a resource to guide current and future environmental CBM initiatives in northern regions and elsewhere. Future research on this topic should contrast and compare literature findings with existing environmental CBM programs and provide more case studies to show the process and utility of environmental CBM initiatives in the Arctic and Subarctic, particularly with use of TLEK and the ways to facilitate it within a CBM program.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 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 ».