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Enregistrement W2320686758 · doi:10.5558/tfc2015-024

Understanding First Nations rights and perspectives on the use of herbicides in forestry: A case study from northeastern Ontario

2015· article· en· W2320686758 sur OpenAlexaffvenueabout
Gordon J. Kayahara, Carly L. Armstrong

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)TreatyFirst nationPolitical scienceHuman rightsEnvironmentalismPublic administrationEnvironmental protectionEnvironmental ethicsLawGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides forestry professionals with an improved understanding of why First Nations are opposed to the use of chemical herbicides for silvicultural purposes on their traditional lands, based on a case study in northeastern Ontario. Results were generated using a modified form of a focus group approach. First Nations opposition to herbicide use involved not only concerns over human and environmental health (concerns common among the general public) but also spanned from treaty rights, mistrust, and respect issues to herbicide use being incongruent with traditional First Nations worldviews. The results illustrate that the science-education approach typically used to address public opposition to herbicides is neither adequate nor appropriate for addressing First Nations concerns. Instead, a more in-depth engagement and approach, centred on genuine respect for First Nations rights, culture and history, is needed to arrive at solutions that are consistent with each First Nation community's values and terms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,351
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,104 · 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.

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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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