What does “First Nation deep roots in the forests” mean? Identification of principles and objectives for promoting forest-based development
Notice bibliographique
Résumé
We often hear about the resistance of First Nation (FN) communities to the industrial model of forestry, but we hear less about what they wish to achieve. Translating FN perspectives into concepts that are understood by the mainstream society can help inform current and future forest policies. Such translation can support initiatives that seek ways to increase FN participation in the forest sector. This paper documents one process of translation. It identifies the principles and objectives for forest-based development of the Essipit Innu First Nation in Quebec, Canada, reflective of the deep roots that anchor the Essipit to their territory. Based on participatory research carried out between January and July 2013, we identify 34 objectives folded into three core FN principles: Nutshimiu–Aitun (identity–territoriality), Mishkutunam (sharing–exchange), and Pakassitishun (responsibility–autonomy). Our analysis shows that the economic aims of the dominant forestry model are too narrow for FN communities. This paper contributes to expanding FN engagement in forestry through management and economic approaches that are better adapted to their culture and values.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».