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Enregistrement W2941356093 · doi:10.1186/s13750-019-0159-1

Bridging Indigenous and science-based knowledge in coastal-marine research, monitoring, and management in Canada: a systematic map protocol

2019· article· en· W2941356093 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Evidence · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of WaterlooFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaDivision of Ocean SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGrey literatureIndigenousBridging (networking)Traditional knowledgeKnowledge baseSystematic reviewLeverage (statistics)Knowledge managementData scienceComputer scienceEnvironmental resource managementMEDLINEPolitical scienceEcologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The incorporation of multiple types of knowledge (e.g., science, Indigenous knowledge, traditional ecological knowledge) is an important undertaking, which can strengthen the evidence-base for policy advice, decision making, and environmental management. While the benefits of incorporating multiple types of knowledge in environmental research and management are many, successfully doing so has remained a challenge. In response there has been a number of recent reviews that have sought to better understand the what and how, when it comes to bridging Indigenous and science-based knowledge. Yet there continues to be a need for methods, models, and approaches for integrative work. This systematic map seeks to examine the extent, range, and nature of the published literature (i.e., peer-reviewed and grey) that integrates and/or includes Indigenous and science-based knowledge in coastal-marine research, monitoring, or management in Canada. Results from this study can be used to inform new and ongoing research and monitoring efforts and highlight evidence gaps. Methods The systematic map will aim to capture all available studies relevant to the question found in the peer-reviewed and grey literature. Accordingly, the search will leverage four databases focused on peer reviewed publications, carefully selected specialist websites, and two web-based search engines. Reference sections of relevant review articles will also be cross-checked to identify articles that were not found using the search strategy. All searches will be conducted in English. Search results will be reviewed in two stages: (1) title and abstract; and (2) full text. All screening decisions will be included in the database. The systematic map will employ a narrative synthesis approach that will include the use of descriptive statistics, tables (including SM database), and figures (including map with the studies geospatially referenced). In addition, an online version of the map and queryable database will be developed similar to other knowledge mobilization tools.

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.

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)0,003
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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,333 · 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