Legal and Ethical Issues around Incorporating Traditional Knowledge in Polar Data Infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
Human knowledge of the polar region is a unique blend of Western scientific knowledge and local and indigenous knowledge. It is increasingly recognized that to exclude Traditional Knowledge from repositories of polar data would both limit the value of such repositories and perpetuate colonial legacies of exclusion and exploitation. However, the inclusion of Traditional Knowledge within repositories that are conceived and designed for Western scientific knowledge raises its own unique challenges. There is increasing acceptance of the need to make these two knowledge systems interoperable but in addition to the technical challenge there are legal and ethical issues involved. These relate to ‘ownership’ or custodianship of the knowledge; obtaining appropriate consent to gather, use and incorporate this knowledge; being sensitive to potentially different norms regarding access to and sharing of some types of knowledge; and appropriate acknowledgement for data contributors. In some cases, respectful incorporation of Traditional Knowledge may challenge standard conceptions regarding the sharing of data, including through open data licensing. These issues have not been fully addressed in the existing literature on legal interoperability which does not adequately deal with Traditional Knowledge. In this paper we identify legal and ethical norms regarding the use of Traditional Knowledge and explore their application in the particular context of polar data. Drawing upon our earlier work on cybercartography and Traditional Knowledge we identify the elements required in the development of a framework for the inclusion of Traditional Knowledge within data infrastructures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,135 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,095 |
| Communication savante | 0,028 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».