Indigenous community health and climate change: Integrating social and natural science indicators
Notice bibliographique
Résumé
This presentation describes a pilot study completed in 2013 that evaluated the sensitivity of Indigenous community health to climate change impacts on shorelines in the Salish Sea (Washington State, United States and British Columbia, Canada). Current climate change assessments do not reflect key community health concerns, yet meaningfully including these concerns is vital to successful adaptation plans, particularly for Indigenous communities. Descriptive scaling techniques were employed in facilitated workshops with two Indigenous communities to test the efficacy of ranking six key indicators of community health (Community Connection, Natural Resources Security, Cultural Use, Education, Self Determination and Well-being) in relation to projected changes in the biophysical environment (sea level rise, storm surge, beach armoring) and resultant impacts to shellfish habitat and shoreline archaeological sites. Findings demonstrate that: when shellfish habitat and archaeological resources are impacted, so too is Indigenous community health; not all community health indicators are equally impacted; and, the community health indicators of highest concern are not necessarily the same indicators most likely to be impacted. Based on the findings and feedback from community participants, the exploratory trials were successful, and such a tool may be useful to Indigenous communities who are assessing climate change sensitivities and creating adaptation plans.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».