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Enregistrement W2189268167 · doi:10.22605/rrh1370

Observations of environmental changes and potential dietary impacts in two communities in Nunavut, Canada

2010· article· en· W2189268167 sur OpenAlexafffundabout
Tanya Nancarrow

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesArcticNet
Mots-clésGeographyEnvironmental protectionEnvironmental impact assessmentEnvironmental planningEnvironmental healthEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Inuit from communities across the Arctic are still existing in subsistence living. Hunting, fishing and gathering is an important part of the culture and the harvested 'country food' provides sources of nutrients invaluable to maintaining the health of the populations. However, Inuit are voicing their concerns on how observed climate change is impacting on their traditional life. The objective of this study was to report on observed climate changes and how they affect the country food harvest in two communities in the Canadian Arctic. The nutritional implications of these changes are discussed and also how the communities need to plan for adaptations. METHODS: A total of 17 adult participants from Repulse Bay and Kugaaruk, Nunavut were invited to participate. Participants were selected using purposeful sampling methods selecting the most knowledgeable community members for the study. Inuit Elders, hunters, processors of the animals, and other community members above the age of 18 years were selected for their knowledge of harvesting and the environment. Two-day bilingual focus groups using semi-directed, unstructured questions were held in each community to discuss perceived climate changes related to the access and availability of key species. Key topics of focus included ice, snow, weather, marine mammals, land mammals, fish, species ranges, migration patterns, and quality and quantity of animal populations. Maps were used to pinpoint harvesting locations. A qualitative analysis categorizing strategy was used for analysis of data. This strategy involves coding data in order to form themes and to allow for cross-comparison analysis between communities. Each major animal represented a category; other categories included land, sea, and weather. Results were verified by the participants and community leaders. RESULTS: Three themes emerged from the observations: (1) ice/snow/water; (2) weather; and (3) changes in species. Climate change can affect the accessibility and availability of the key species of country foods including caribou, marine mammals, fish, birds and plants. Various observations on relationship between weather and population health and distributions of the animal/plant species were reported. While many of the observations were common between the two communities, many were community specific and inconsistent. Participants from both communities found that climate change was affecting the country food harvest in both positive and negative ways. Key nutrients that could be affected are protein, iron, zinc, n-3 fatty acids, selenium and vitamins D and A. CONCLUSION: Community members from Repulse Bay and Kugaaruk have confirmed that climate change is affecting their traditional food system. Local and regional efforts are needed to plan for food security and health promotion in the region, and global actions are needed to slow down the process of climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,002
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,293 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations47
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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