MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2599301038 · doi:10.1177/1177180117701028

Factors that support Indigenous involvement in multi-actor environmental stewardship

2017· article· en· W2599301038 sur OpenAlexaff
Nicholas J. Reo, Kyle Powys Whyte, Deborah McGregor, Mike Smith, James F. Jenkins

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensLakehead UniversityAssembly of First NationsYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousStewardship (theology)Environmental stewardshipTraditional knowledgePolitical scienceRound tablePublic relationsEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementEconomic growthBusinessPoliticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional, multi-actor environmental collaborations bring together diverse parties to achieve environmental protection and stewardship outcomes. Involving a range of participants helps involve alternative forms of knowledge, expertise, and perspectives; it may also present greater challenges in reaching agreements, particularly when both Indigenous and non-Indigenous parties are involved. The authors conduct a cross-case study of 39 regional partnerships involving Indigenous nations from the Great Lakes basin of North America with the aim of determining the factors that enable Indigenous partners to remain engaged in multi-actor collaborations. Six characteristics influenced Indigenous nations’ willingness to remain engaged: respect for Indigenous knowledges, control of knowledge mobilization, intergenerational involvement, self-determination, continuous cross-cultural education, and early involvement. Being attentive of these factors can help partnerships achieve their environmental goals by keeping important partners at the table.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations142
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlterNative An International Journal of Indigenous PeoplesMême sujetEnvironmental Education and SustainabilityTravaux en français237 207