Why and How to Document the Traditional Food System in your Community: Report from Breakout Discussions at the 2017 Native American Nutrition Conference
Notice bibliographique
Résumé
Two conference breakout sessions at the 2017 Second Annual Conference on Native American Nutrition focused on the reasons and methods to document traditional food systems. The sessions included examples from 4 communities of Indigenous Peoples. A total of 60 participants discussed their thoughts and experiences within their communities on documenting traditional food systems. Some of the reasons, or “whys” for the documentation, included reinvigorating the culture to benefit the youth and those who had moved away from the community, preserving Elder knowledge, and increasing the ability to use the local plants. The methods, or “hows” of the documentation discussed included making sure the communities lead projects, protections are in place for the knowledge holders, and creating a contemporary feel for youth. Meeting transportation needs was paramount, as was creating a network of people and communities involved in documenting and reintroducing traditional food systems. This was exemplified by the diverse and experienced participants of these sessions and the associated conference.
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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 | 0,042 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».