IMALIRIJIIT: a community-based environmental monitoring program in the George River watershed, Nunavik, Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in community-based environmental monitoring (CBEM) in Canada’s North in response to the rising impacts of resource exploitation and climate change, and with increased recognition of indigenous knowledge. IMALIRIJIIT, meaning those who study water in Inuktitut, is a CBEM program involving science land camps, capacity-building workshops, and scientific data collection with the participation of youth, elders, local experts, and researchers. It was coinitiated by the Inuit community of Kangiqsualujjuaq (Nunavik, Quebec) and university researchers. This hands-on and land-based program aims to establish a sustainable environmental monitoring program of the George River, before the start of a rare earth elements (REEs) mining project in its upper watershed. The community was concerned about potential impacts on the river, as it is crucial to fishing, hunting, and gathering. The community therefore wanted its own independent and long-term environmental monitoring program to collect baseline data and promote local capacity-building. IMALIRIJIIT includes water-quality measurements, bio-indicators, contaminant and REE biomonitoring in traditional food, remote-sensing analysis of water-quality parameters and vegetation change at the watershed scale, as well as interactive mapping of traditional ecological. IMALIRIJIIT outcomes and challenges are discussed to identify conditions for successful implementation of CBEM and environmental stewardship.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».