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Enregistrement W2396075005 · doi:10.4103/0972-4923.182798

Impacts of reintroduced bison on first nations people in Yukon, Canada: Finding common ground through participatory research and social learning

2016· article· en· W2396075005 sur OpenAlexaffabout
DouglasA Clark, Linaya Workman, Thomas S. Jung

Notice bibliographique

RevueConservation and Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensYukon Department of EnvironmentUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismCommon groundGeographyParticipatory action researchEnvironmental protectionPolitical scienceEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementSociologyEnvironmental scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 1988-1992 wood bison (Bison bison athabascae) were transplanted to the southwest Yukon, inadvertently creating concerns among local First Nations about their impacts on other wildlife, habitat, and their members' traditional livelihoods. To understand these concerns we conducted a participatory impact assessment based on a multistage analysis of existing and new qualitative data. We found wood bison had since become a valued food resource, though there was a socially-determined carrying capacity for this population. Study participants desire a population large enough to sustainably harvest but avoid crossing a threshold beyond which bison may alter the regional ecosystem. An alternative problem definition emerged that focuses on how wildlife and people alike are adapting to the observed long-term changes in climate and landscape; suggesting that a wider range of acceptable policy alternatives likely exists than may have previously been thought. Collective identification of this new problem definition indicates that this specific assessment acted as a social learning process in which the participants jointly discovered new perspectives on a problem at both individual and organisational levels. Subsequent regulatory changes, based on this research, demonstrate the efficacy of participatory impact assessment for ameliorating human-wildlife conflicts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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