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Enregistrement W2358212545 · doi:10.14288/1.0167220

Growing deep roots : learning from the Essipit's culturally adapted model of Aboriginal forestry

2014· article· en· W2358212545 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-Michel Beaudoin

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aboriginal peoples are seeking sustainable ways to steward and develop forests. Sustainable forestry is central to Aboriginal life and culture. Research indicates that the industrial forestry model has failed to address their socio-economic needs. To date, Aboriginal involvement in forestry is characterized by a limited economic role in forest development, limited influence over forest management, and an inability to integrate Aboriginal culture and values. The case study of Essipit (Quebec, Canada) provides new insight on how Aboriginal communities can contribute to sustainable forestry. Growing deep roots means using a culturally adapted model of forestry that is consistent with Aboriginal culture and values, which is therefore more likely to support long-term social change and economic growth. To ensure reliability and validity, this research employed four data gathering techniques: observation, documentation, interviews and focus-groups. Results identify the entrepreneurship framework that led to the success of Aboriginal forest enterprises in Essipit, the level of authority held by Essipit over forest governance, and Essipit objectives for forest-based development. Therefore, this thesis provides a framework that aims to support Aboriginal forest development in theory and practice. Despite constraints, such as timber access, capacity and institutions, Essipit was successful in engaging in forestry. Acquiring exclusive commercial rights to harvest wildlife became a key strategy that allowed Essipit to address social needs and create leverage for future forest-based activities. Essipit innovated in forest governance: they created a partnership with the forest company Boisaco and, thus, gained authority over forest management decisions at the operational level. Results indicate that the profitability motives of the forest industry are iii insufficient, because Essipit has other objectives and priorities. The forest industry looks primarily at the tree, while Essipit looks at everything that surrounds and supports it. This research emphasizes the importance of developing a model that will outlast changes in government or industry. A forestry model that has deep roots is integrated into the community and the culture. It can sustain these types of changes and keep growing. Without this understanding of Aboriginal experiences, knowledge and objectives, local initiatives and government policies will remain uninformed and, potentially, fail.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,019
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,005
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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