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Enregistrement W2752825289 · doi:10.3197/096327117x15002190708119

Speaking about Weeds: Indigenous Elders’ Metaphors for Invasive Species and Their Management

2017· article· en· W2752825289 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Values · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMainstreamObjectivity (philosophy)SociologyTraditional knowledgeEnvironmental ethicsPolitical scienceEcologyEpistemologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our language and metaphors about environmental issues reflect and affect how we perceive and manage them. Discourse on invasive species is dominated by aggressive language of aliens and invasion, which contributes to the use of war-like metaphors to promote combative control. This language has been criticised for undermining scientific objectivity, misleading discourse, and restricting how invasive species are perceived and managed. Calls have been made for alternative metaphors that open up new management possibilities and reconnect with a deeper conservation ethic. Here, we turn to Indigenous perspectives because they are increasingly recognised as offering important and novel voices in invasive species discourse. We examine how Australian Aboriginal elders and land managers (rangers) speak about ‘environmental weeds’ (the term used to describe invasive plants in Australia) and weed management. Based on qualitative research with five Aboriginal groups in the Kimberley region of Western Australia, our findings indicate that Aboriginal elders speak about weeds through passive, neutral language and prefer metaphors for weed management that focus on health, care and creation. We outline the influence that this language has for how rangers practice weed work and discuss its implications for the mainstream paradigm.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,238 · 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