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Enregistrement W2730641452

Inuit Traditional Ecological Knowledge (TEK), Subsistence Hunting and Adaptation to Climate Change in the Canadian Arctic

2015· article· en· W2730641452 sur OpenAlexaboutno aff
Tristan Pearce, James D. Ford, Ashlee Cunsolo, Bjørn Smit

Notice bibliographique

RevueUSC Research Bank (University of the Sunshine Coast) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agricultureArcticEnvironmental resource managementClimate changeAdaptation (eye)GeographyPsychological resiliencePreparednessTraditional knowledgeAdaptive capacityEcologyPolitical scienceEnvironmental scienceIndigenousAgriculturePsychologyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the role of Inuit traditional ecological knowledge (TEK) in adaptation to climate change in the Canadian Arctic. It focuses on Inuit relationships with the Arctic environment, including hunting knowledge and land skills, and examines their roles in adaptation to biophysical changes that affect subsistence hunting. In several instances, TEK underpins competency in subsistence and adaptations to changing conditions, which includes flexibility with regard to seasonal cycles of hunting and resource use, hazard avoidance through detailed knowledge of the environment and understanding of ecosystem processes, and emergency preparedness, e.g., knowing what supplies to take when traveling and how to respond in emergency situations. Despite the documentedimportance of TEK in adaptation and in maintaining a level of competency in subsistence, the relationships between TEK and adaptation to climate change are not well defined in the scholarly literature. This paper aims to conceptualize the relationships between TEK and adaptation to climate change by drawing on case study research with Inuit in the Canadian Arctic. TEK is considered an element of adaptive capacity (or resilience) that is expressed as adaptation if TEK is drawn upon to adapt to changing conditions. This capacity depends on the development, accumulation, and transmission of TEK within and among generations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,036 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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