Experiences with integrative Indigenous and Western knowledge in water research and management: a systematic realist review of literature from Canada, Australia, New Zealand, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of Indigenous and Western knowledge systems in integrative water research and management is gaining prominence in the realm of academia, particularly in four countries with a shared, albeit different, history of British colonialism: Canada, Australia, New Zealand, and the United States. While integrative water research in particular is gaining popularity, currently there is a gap in our understanding regarding where, when, why, how, and for whom this type of research has been successful. A systematic review method was used to identify peer-reviewed literature from each of the four countries and to understand where and when integrative water research projects were taking place. Then, we used a realist review method to synthesize and analyze the included peer-reviewed literature to determine why, how, and for whom this type of research has been successful, or not. Our systematic literature search provided 669 peer-reviewed articles from across the four countries, of which 97 met our inclusion criteria and were analyzed. Our findings indicate that the total number of integrative water research projects has been increasing since 2009, though these projects are largely concentrated within the realm of social science and conducted by non-Indigenous authors. Recognition of the value of Indigenous knowledge systems, coupled with an understanding that the use of Western knowledge systems alone has not remedied the disparity in access to safe water sources in Indigenous communities, has led researchers to recommend collaborative partnerships and governance structures as a potential pathway to effective integrative water research. Our research was conducted to enhance contemporary understanding of the strengths of implementing Indigenous and Western knowledge systems and to encourage readers to continue working towards a common goal of reconciliation and equality in all partnerships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».