Challenges and strategies when mapping local ecological knowledge in the Canadian Arctic: the importance of defining the geographic limits of participants’ common areas of observations
Notice bibliographique
Résumé
Traditional and local ecological knowledge (TEK/LEK) are important sources of information for wildlife conservation. However, there are often limitations and biases in the TEK/LEK methods used. In this study, we examined and implemented strategies to address the limitations and biases we identified while analyzing the mapped observations collected from 27 interviews as part of a larger project on walruses in Nunavik (Canadian Arctic). Our main objectives were to: (1) examine the importance of recording participants’ temporal and spatial limits of observations; (2) identify the factors influencing the quantity and diversity of mapped observations; (3) study the importance of documenting approximate numbers of animals observed; (4) examine the importance of gathering and presenting data at consistent and standardized spatial scales. We found that by adding to maps the geographic limits of participants’ common areas of observations, we were able to distinguish areas that hunters typically visited and did not see walruses, from areas that hunters never visited. Furthermore, we showed that the variability in the quantity of mapped observations was explained by the community of residence and average number of hunting trips per participant, but not by participant age. Finally, although careful adjustments and standardization would be needed, we showed that by having an estimate of the number of walruses observed per area drawn, it would be possible to estimate mean local abundances of walruses. We hope this careful examination of TEK/LEK methods will help to increase confidence in these datasets as a valuable source of knowledge for wildlife conservation.
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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 | 0,126 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».