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Enregistrement W2791355208 · doi:10.14430/arctic4699

Mobilizing Inuit <i>Qaujimajatuqangit</i> in Narwhal Management through Community Empowerment: A Case Study in Naujaat, Nunavut

2018· article· en· W2791355208 sur OpenAlexafffundvenueabout
Erin Keenan, Lucia Fanning, Chris Milley

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNunavut Wildlife Management BoardParks Canada
Mots-clésGovernment (linguistics)EmpowermentPolitical scienceGeographyEnvironmental resource managementEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the relationship between government wildlife management and the use of Inuit knowledge or Inuit Qaujimajatuqangit (IQ) through a case study focusing on narwhal (Monodon monoceros) harvesting in the community of Naujaat, Nunavut. Since Fisheries and Oceans Canada (DFO) introduced a community quota system in 1971, the ultimate responsibility for decision making has shifted from hunting communities to government. This shift corresponds with changes in the use of IQ within the community. Interviews with hunters, elders, and representatives of the hunters and trappers organization in Naujaat provide insight into the nature of these changes. Key factors influencing the role of IQ in narwhal management decision making included the imposed quota system, the perception of the ongoing role of IQ, communication challenges, modern-day drivers of change, and the lack of decision-making authority at the community level.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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