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Enregistrement W2554329511 · doi:10.1007/s13280-016-0834-1

What’s counted as a reindeer herder? Gender and the adaptive capacity of Sami reindeer herding communities in Sweden

2016· article· en· W2554329511 sur OpenAlexafffund
Astri Buchanan, Maureen G. Reed, Gun Lidestav

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaSveriges Lantbruksuniversitet
Mots-clésHerdingLivelihoodAdaptive capacityPsychological resilienceConceptualizationAnimal husbandrySocial capitalGeographySocioeconomicsPolitical scienceEconomic growthSociologyAgricultureEcologyEconomicsSocial scienceClimate changePsychologyBiologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers of adaptive capacity and sustainable livelihoods have frequently used social, cultural, human, economic and institutional capitals to better understand how rural and resource-dependent communities address environmental, social and economic stresses. Yet few studies have considered how men and women contribute differently to these capitals to support community resilience overall. Our research sought to understand the differential contributions of Sami men and women to the adaptive capacity of reindeer husbandry and reindeer herding communities in northern Sweden. Our focus revealed a gendered division of labour in reindeer herding as an economic enterprise as well as gendered contributions to a broader conceptualization of reindeer husbandry as a family and community-based practice, and as a livelihood and cultural tradition. Based on our results, we recommend that community resilience be enhanced by generating more opportunities for men to achieve higher levels of human and economic capital (particularly outside of herding activities) and encouraging women to contribute more directly to institutional capital by participating in the formation and implementation of legislation, policies and plans.

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)0,002
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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