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Enregistrement W2780745196 · doi:10.1007/s12231-017-9400-4

Indigenous Children’s Knowledge About Non-timber Forest Products in Suriname

2017· article· en· W2780745196 sur OpenAlexaff
Tim van den Boog, Tinde van Andel, Janette Bulkan

Notice bibliographique

RevueEconomic Botany · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlberta Mennega Stichting
Mots-clésIndigenousPlant ecologyTraditional knowledgeAgroforestryEconomic botanyGeographyPlant physiologyEcologyBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood and adolescence are important life stages for the acquisition of knowledge about non-timber forest products (NTFPs). We show at which stage in life traditional plant knowledge is learned and analyze whether cross-cultural ethnobotanical knowledge transmission takes place. We evaluate whether the degree of forest dependency influences ethnobotanical knowledge by comparing two indigenous communities in Suriname. Traditional knowledge was documented and vouchers collected during forest walks with adult informants. Questionnaires were completed by 74 schoolchildren (age 4 to 14) to capture their knowledge of names and uses of nine important NTFPs. We tested for knowledge differences by ethnicity and NTFP categories. Local names for NTFPs were analyzed to determine cross-cultural transmission of ethnobotanical knowledge. Children from the forest-dependent Trio community ( n = 23) possessed similar knowledge of NTFPs as their more urbanized peers from Apoera ( n = 51). NTFP uses were acquired at an earlier age than plant names. Food and commercial NTFP uses were better known than medicinal plant uses. Cross-cultural transfer of knowledge occurred between the two communities. NTFP knowledge of children appeared to be influenced more by the time they spent within the forest, either walking to school or walking to agricultural plots, than by the level of forest dependency or acculturation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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