Introduction to Traditional Knowledge studies in support of geoscience tools for assessment of metal mining in Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
This report describes a three-year project (2015–2018) to improve understanding of past climate. It studies the way metal(loids) have responded to different climate conditions in the past. Lake sediments and peatlands are known as paleoecological archives. In other words, they contain fossils that help understand the past ecology of plants and animals in the area. The study looked at historical climate conditions shown by the chemistry and fossil content of these sediments and peatlands. It also examined Inuit Qaujimajatuqangit (traditional knowledge). This may result in more accurate predictions of how metal(loids) respond to current and forecasted climate change. The Yellowknife and Courageous Lake areas of the mineral-rich Slave Geological Province have gold mining histories. These areas were studied to see how metal(loids) mobilized by past mining activity may move through the environment. The project partners—the North Slave Métis Alliance, the Yellowknives Dene First Nation, the Tłįchǫ Research and Training Institute, and Hadlari Consulting Ltd.—conducted Traditional Knowledge and Inuit Qaujimajatuqangit studies. Information from these studies will be used together with data collected by western scientific techniques. This will provide a better understanding of the transport and fate of metal(loids) under a changing climate.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».