Impact du changement climatique et de l'exploitation des ressources naturelles sur le bien-être dans les communautés autochtones.
Notice bibliographique
Résumé
Les changements environnementaux affectent non seulement la végétation, les animaux et l'eau, mais aussi les humains. Les changements climatiques et l'exploitation des ressources naturelles peuvent affecter le bien-être des Autochtones en réduisant l'accès aux services écosystémiques et l'utilisation des savoirs traditionnels et en causant des problèmes de santé mentale. Ce projet de recherche a examiné les impacts des changements environnementaux sur les membres de quatre communautés autochtones dans l'est de la forêt boréale au Canada. Un questionnaire avec des questions fermées à échelles de Likert a été élaboré à partir de l'échelle de détresse environnementale (Environmental Distress Scale; EDS) et de l'échelle de résilience de Connor-Davidson (CD-RISC-10). Les effets potentiels de caractéristiques individuelles (âge, genre, parentalité et temps passé sur le territoire) et de facteurs de protection (santé, qualité de vie, résilience, vie sur le territoire, vie dans la communauté, soutien de l'entourage) ont été examinés. Les données de 251 participants ont été analysées avec des régressions linéaires, de la sélection de modèles et de l'inférence multi-modèles. Les résultats montrent que les répondants ressentent des impacts des changements environnementaux (détresse environnementale). L'âge était la seule caractéristique individuelle à affecter significativement la relation entre les changements environnementaux et les impacts ressentis; les participants plus âgés ressentaient davantage d'impacts. Parmi les facteurs de protection, la qualité de vie a eu l'effet attendu de réduire les impacts ressentis des changements environnementaux. Toutefois, la résilience a montré un effet contraire aux attentes. Les participants plus résilients ressentaient plus d'impacts. Cela pourrait être attribuable au fait que les personnes moins résilientes cessent d'utiliser le territoire quand les changements environnementaux dépassent un certain seuil, et donc seulement les personnes plus résilientes peuvent témoigner des impacts de ces changements. Des recherches supplémentaires seront toutefois nécessaires pour tester cette hypothèse.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».