Notice bibliographique
Résumé
In order to fulfill a broader vision of health and wellness, the World Health Organization (WHO) 2014–2023 strategy for global health has outlined a culturally sensitive blending of conventional biomedicine with traditional forms of healing. At the same time, scientists working in various fields—from anthropology and ecology to biology and climatology—are validating and demonstrating the utility of Indigenous knowledge. There is a misperception that Indigenous peoples are in need of Westernized science in order to “legitimize” our knowledge systems. The Lancet Planetary Health Commission report calls for the “training of indigenous and other local community members” in order to “help protect health and biodiversity” (p. 2007). Such calls have merit but appear authoritarian when they sit (unbalanced) without equally loud calls for the training of (socially dominant) westernized in-groups by Indigenous groups “in order to help protect health and biodiversity.” The problems of planetary health are both profound and complex; solutions can be found in a greater understanding of the self and the universe and the land as a medicine place. The following message was delivered as part of a keynote at the inVIVO Planetary Health Conference in Canmore, Alberta, Canada—20 points of consideration for a planetary health science in its pure, raw form, on behalf of the Indigenous elders.
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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 | 0,016 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,058 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».