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Enregistrement W2913565016 · doi:10.1139/cjfas-2018-0441

Reconciling social justice and ecosystem-based management in the wake of a successful predator reintroduction

2019· article· en· W2913565016 sur OpenAlexaffvenueabout
Evelyn Pinkerton, Anne K. Salomon, Frank Dragon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensGovernment of CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousDistrustOtterIgnoranceEconomic JusticeTraditional knowledgeEquity (law)Environmental ethicsEnvironmental resource managementEcologyPolitical scienceLawBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reintroduction of a previously extirpated predator can engender conflict when the reintroduced species depletes customary fisheries to which indigenous communities have constitutionally protected rights. In the case of sea otter (Enhydra lutris) recovery on the west coast of North America, not only is Canada’s Species at Risk Act in conflict with Indigenous rights, but it also illuminates gaps in the principles of ecosystem-based management (EBM), such as equity and social justice. Broadly, we ask in this paper how EBM might be advanced if Indigenous communities were viewed as components of ecosystems having rights to a sustainable future equal to other components. Specifically, we explore evidence of sea otter management among precontact Northwest Coast societies and a contemporary co-managed system proposed by the Nuu-chah-nulth First Nations that would combine research with refinement of traditional hunting practices. We show that barriers persist through lack of knowledge of past controlled hunts, ignorance of recent experiences of successful community-based clam management, distrust of Indigenous capacity to self-manage or co-manage a hunt, and divergent values among actors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,021
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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