Community-based monitoring of Indigenous food security in a changing climate: global trends and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is expected to exacerbate existing food security challenges, especially in Indigenous communities worldwide. Community-based monitoring (CBM) is considered a promising strategy to improve monitoring of, and local adaptation to climatic and environmental change. Yet, it is unclear how this approach can be applied in food security or Indigenous contexts. The objectives of this paper are to: (1) review and synthesize the published literature on CBM of Indigenous food security; and, (2) identify gaps and trends in these monitoring efforts in the context of climate change. Using a systematic search and screening process, we identified 86 published articles. To be included, articles had to be published in a journal, describe a CBM system, describe any aspect of food security, and explicitly mention an Indigenous community. Relevant articles were thematically analyzed to characterize elements of CBM in the context of climate change. Results show that the number of articles published over time was steady and increased more than two-fold within the last five years. The reviewed articles reported on monitoring mainly in North America (37%) and South America (28%). In general, monitoring was either collaborative (51%) or externally-driven (37%), and focused primarily on tracking wildlife (29%), followed by natural resources (16%), environmental change (15%), fisheries (13%), climate change (9%), or some combination of these topics (18%). This review provides an evidence-base on the uses, characteristics, and opportunities of CBM, to guide future food security monitoring efforts in the context of climate change.
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 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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».