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Enregistrement W2562444937 · doi:10.15353/cfs-rcea.v3i2.161

Land-Based programs in the Northwest Territories: Building Indigenous food security and well-being from the ground up

2016· article· en· W2562444937 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sonia Wesche, Meagan Ann O’Hare-Gordon, Michael A. Robidoux, Courtney W. Mason

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerAurora Research InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésIndigenousFood securityFood sovereigntyProcurementContext (archaeology)FoodwaysGeographyFood systemsFood insecurityEnvironmental planningEconomic growthBusinessEnvironmental protectionPolitical scienceEnvironmental resource managementEcologyAgricultureSociologyEconomicsMarketingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food security in Canada’s North is complex, and there is no singular solution. We argue that land-based wild food programs are useful and effective in contributing to long-term food security, health and well-being for Indigenous communities in the context of changing environmental conditions. Such bottom-up programs support cultural continuity and the persistence of skills and knowledge that, over time, increase local food security and food sovereignty. This paper (a) highlights the link between observed environmental changes and wild food procurement in two Indigenous communities in the Northwest Territories, (b) compares and discusses the impacts of two collaboratively developed, community-based programs to improve foodways transmission and capacity for wild food procurement, and (c) identifies lessons learned and productive ways forward for those leading similar efforts in other Indigenous communities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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