Canadian and Australian researchers' perspectives on promising practices for implementing Indigenous and Western knowledge systems in water research and management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract National and international policies have called for the inclusion of Indigenous peoples and the uptake of Indigenous knowledge alongside Western knowledge in natural resource management. Such policy decisions have led to a recent proliferation of research projects seeking to apply both Indigenous and Western knowledge in water research and management. While these policies require people with knowledge from both Western and Indigenous perspectives to collaborate and share knowledge, how best to create and foster these partnerships is less understood. To elicit this understanding, 17 semi-structured interviews were completed with academic researchers from Canada and Australia who conduct integrative water research. Participants, most of whom were non-Indigenous, were asked to expand on their experiences in conducting integrative water research projects, and findings were thematically analyzed. Our findings suggest that Indigenous and Western knowledge systems influence how one relates to water, and that partnerships require a recognition and acceptance of these differences. We learned that community-based participatory research approaches, and the associated tenets of fostering mutual trust and community ownership for such an approach, are integral to the meaningful engagement that is essential for developing collaborative partnerships to implement both Indigenous and Western knowledge systems and better care for water.
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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 | 0,093 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,029 |
| Communication savante | 0,019 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».