The “One Voice” method: Connecting Inuit Qaujimajatuqangit with western science to monitor Northern Canada’s freshwater aquatic environment
Notice bibliographique
Résumé
Scientific methods used to assess environmental changes in the Arctic are well established. However, researchers face vast, inaccessible expanses with a harsh climate. This presents logistic and financial challenges few other places in Canada experience. Community based monitoring may improve our ability to track changes in Canada’s North. A major barrier is that there is no set methodology to match observations made by Inuit while on the land with many scientific indicators. This project explored links between The Inuit Qaujimajatuqangit (IQ) and western science knowledge systems through a series of semi-directed interviews with knowledge holders led by a “curious scientist.” The focus was on specific water quality indicators. The interviews asked targeted questions to identify where these indicators and Inuit observations meet. Three interviews were held for each group of participants. The last set were held at sites known to have consistently high- or low-quality drinking water. Water at the interview sites was sampled while the last interview was conducted. This helped to identify a set of substances found in the water to use as common indicators that describe the aquatic environment. These common indicators connect the two knowledge systems. They can be used to establish baseline conditions and measure the impact of stressors. Their use may help refine aquatic monitoring programs to better address community concerns. The result will be a more holistic understanding of the aquatic environment using both knowledge systems.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».