Biomonitoring and Ethnobiology: Approaches to Fill Gaps in Indigenous Public and Environmental Health
Notice bibliographique
Résumé
Ethnobiology is well positioned to work in tandem with biomonitoring research to create a more complete understanding of how people experience and are affected by contaminated environments. Indigenous communities in proximity to unconventional natural gas (“fracking”) facilities face potential health risks that are often poorly assessed or not assessed at all. This contribution reviews a biomonitoring pilot research project in British Columbia (Canada) that was informed by Indigenous Peoples' concerns of contaminant exposure from traditional foods and their environment. Preliminary biomonitoring results indicate higher levels of a benzene metabolite in pregnant Indigenous women near fracking facilities, compared to what measured in non-Indigenous women. We investigate how Indigenous Peoples' concerns of exposure to industrial contaminants should inform biomonitoring and toxicological studies and, conversely, how biomonitoring studies can complement ethnobiological research with assessable data. By focusing on environmental knowledge and human health in the context of oil and gas development, we critically evaluate how action, environmental justice, and scientific research can and should contribute to more ethical and methodological frameworks and practices. Together, ethnobiology and biomonitoring can be used to fill in important knowledge gaps in environmental health and ethical research practices.
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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 | 0,038 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,053 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».