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Enregistrement W2911488158 · doi:10.1139/cjb-2018-0195

Inuit plant use in the eastern Subarctic: comparative ethnobotany in Kangiqsualujjuaq, Nunavik, and in Nain, Nunatsiavut

2019· article· en· W2911488158 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alain Cuerrier, C. B. Clark, Christian H. Norton

Notice bibliographique

RevueBotany · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensEspace pour la vie
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHealth CanadaArcticNetParks Canada
Mots-clésSubarctic climateEthnobotanyBiologyTaxonVascular plantEcologyGeographyBotanyMedicinal plants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants are important in traditional Inuit life. They are used for food, tea, medicine, etc. Based on semi-structured interviews with 35 informants, we documented and compared plant names and uses in Kangiqsualujjuaq, Nunavik, and in Nain, Nunatsiavut. Plant names and uses were expected to be similar between communities owing to common boreal–subarctic environments and cultural ties. Both communities reported the same number of taxa, with equivalent proportions of vascular and nonvascular plants, growth forms, use categories, and medicinal uses. Forty-three species were used in each community, for a total of 78 species from 39 families. Despite a high overlap in species distributions, only 35% of nonvascular and 56% of vascular species were used in both communities. Correspondence was higher at the family level (64% of nonvascular and 75% of vascular families shared). The Ericaceae family was the most used, followed by Rosaceae. Thirteen of 30 medicinal species were shared between communities. There was a low correspondence regarding the conditions for which the medicinal species were used. Edible taxa were shared the most (52%). Plant uses unique to either Nain or Kangiqsualujjuaq may reveal separate bodies of traditional knowledge, or may reflect an overall loss of ethnobotanical knowledge in the Subarctic due to recent lifestyle changes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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