How Traditional Knowledge Comes to Matter in Atlantic Salmon Governance in Norway and Finland
Notice bibliographique
Résumé
The article compares different models for knowledge production, all of which include traditional knowledge, as part of Norwegian and Finnish Atlantic salmon (Salmo salar) research and management projects. Our hope is to contribute constructively to more socially robust knowledge production in Arctic environmental governance. Through investigating how traditional knowledge comes to matter at local, regional (national), and international levels in different Atlantic salmon research and governance projects in Norway and Finland, we examine the social robustness of different approaches to knowledge co-production. In general, the projects that seem to fulfill Arctic expectations of traditional knowledge co-production with science (projects with high legitimacy) seem to have the least impact on policy, and vice versa. We argue that expectations at the international policy level towards traditional knowledge integration with science are at times unrealistically high and hard to meet at local levels and in national policy contexts. We therefore argue for rethinking how a legitimate and policy-relevant knowledge co-production process should be conducted. Arctic policy levels, Norwegian and Finnish environmental authorities, and salmon conservation science could fruitfully draw lessons from the Näätämö co-management project, which is already referred to as an example of best practice in Arctic environmental governance. To achieve social robustness, projects need to balance scientific credibility with legitimacy among local and Indigenous rights holders. This balance might entail giving up on expectations of integrating traditional ecological knowledge with science and embracing the undefined spaces within Arctic and Indigenous knowledge production.
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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 | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».