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Enregistrement W2797866275 · doi:10.1525/cse.2017.000653

Learning the Language of the River: Understanding Indigenous Water Governance with<i>O-Pipon-Na-Piwin</i>Cree Nation, Northern Manitoba, Canada

2018· article· en· W2797866275 sur OpenAlexafffundabout
Asfia Gulrukh Kamal, Joseph Dipple, Steve Ducharme, Leslie Dysart

Notice bibliographique

RevueCase Studies in the Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousMainstreamLivelihoodCorporate governancePolitical scienceResource (disambiguation)DeclarationIndigenous rightsTraditional knowledgeEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementEnvironmental planningSociologyGeographyEconomic growthLawPoliticsAgricultureManagementEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydroelectric “development” in Canada has been criticized for the lack of meaningful consideration of community perspectives. This article shares the case of the O-Pipon-Na-Piwin Cree Nation (OPCN) in northern Manitoba, Canada, and the impact of mainstream water resource management strategies over their culture and livelihood. Through consideration of Kistihtamahwin, OPCN’s concept of water governance, as well as the promises made in the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP), this article argues that the lack of meaningful consultation and engagement with local resource users as well as the concept of Kistihtamahwin has led to the destruction of a successful fishery, which resulted in severe socioeconomic loss, environmental degradation, and cultural loss in the community. We found that for meaningful application of UNDRIP in Indigenous water governance, local cultural strategies and traditional knowledge are essential.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0070,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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