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Enregistrement W2291911017 · doi:10.2166/wcc.2015.058

Indigenous communities and climate change: a Recognition, Empowerment and Devolution (RED) framework in the Murray-Darling Basin, Australia

2015· article· en· W2291911017 sur OpenAlexaff
William Nikolakis, R. Quentin Grafton, Aimee Nygaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Climate Change · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousLivelihoodDevolution (biology)EmpowermentClimate changeVulnerability (computing)GeographyEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental resource managementSociologyAgricultureEcologyLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change directly threatens Indigenous cultures and livelihoods across Australia's Murray-Darling Basin (MDB). Using a modified grounded theory methodology, this study draws on in-depth interviews with Indigenous leaders and elders across the MDB to highlight that climate variability and over-extraction of water resources by agricultural users directly threatens the integrity of aquatic systems. As a consequence, Indigenous cultures and livelihoods reliant on these natural systems are at risk. Interviewees identify a range of systemic barriers that entrench vulnerability of Indigenous Peoples (IPs) in the MDB. Building on insights from the literature and from interviews, a Recognition, Empowerment and Devolution (RED) framework is developed to establish possible pathways to support climate adaptation by rural IPs. Fundamental to this RED framework is the need for non-Indigenous socio-institutional structures to create a ‘space’ to allow IPs the ability to adapt in their own ways to climate impacts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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