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Enregistrement W2950753662 · doi:10.14430/arctic68287

Wildlife Management in Nunavik: Structures, Operations, and Perceptions Following the James Bay and Northern Quebec Agreement

2019· article· fr· W2950753662 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicole Gombay

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des lignes directrices et des pratiques exemplaires visant à faire participer les peuples autochtones des régions arctiques à la recherche biophysique sont publiées depuis les années 1990. Malgré ces lignes directrices, les scientifiques généraux ont toujours de la difficulté à créer des relations de travail efficaces avec les peuples autochtones et à les faire participer à leurs recherches. Nous avons fait face à cet enjeu quand nous avons visité trois collectivités de la côte ouest de l’Alaska pour étudier les événements climatiques percutants et la formation de « bermes de bouillie de glace » susceptibles de protéger les localités des ondes de tempête. Quand nous avons essayé de nouer des liens avec les résidents des diverses localités, nous avons constaté que les lignes directrices actuelles sont souvent utiles pour nous indiquer quoi faire (par exemple, elles mettent l’accent sur l’importance des communications face à face), mais les chercheurs doivent aussi penser à comment le faire (les compétences) et à comment se présenter (attributs personnels). Pour prouver aux Autochtones qu’ils valorisent et respectent leur culture, les chercheurs pourraient apprendre à employer du vocabulaire qui est compréhensible et qui tient compte d’une démarche de collaboration au lieu d’une démarche hiérarchique du sommet à la base. Il faudrait que nous soyons prêts à adapter nos emplois du temps et à aider la collectivité que nous visitons au lieu de nous concentrer seulement sur nos propres besoins. Il faudrait aussi considérer les avantages pour la collectivité et nous assurer que les résidents comprennent la recherche que nous faisons et soient satisfaits. Parmi les attributs nécessaires pour ces travaux de recherche, notons la curiosité, l’honnêteté, la sensibilisation aux besoins d’autrui, l’empathie, la flexibilité et l’ouverture d’esprit. Même si les compétences et les attributs dont il est question ici aident à combler l’écart entre les cultures, nous tenons à souligner qu’aucune formule particulière ne garantit le succès.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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