Using local ecological knowledge as evidence to guide management: A community‐led harvest calculator for muskoxen in Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous people manage or have tenure rights on over a quarter of the world's land surface. While there is growing interest in “evidence‐based” natural resource management, there are few documented experiences with “evidence‐based” practice in community‐managed lands. We explore the evidence required for decisions about harvesting of a community‐managed muskox herd in Greenland, and the collaboration needed to acquire this evidence. We present the development, application, and outcome of a user‐friendly demographic model—a harvest calculator—and we show how Local Ecological Knowledge was used throughout the process and combined with scientific knowledge. The community members identified suitable harvest scenarios with the use of the calculator. The calculator's predictions corresponded with their own perceptions of declining numbers of muskox bulls and suggested that reversal was possible under an alternative harvest scenario. As a result, the community members used the findings to request a revised muskox harvest quota, which gained immediate approval by the government. We draw on our experience to propose where community‐led harvest calculators can be useful. Community‐led harvest calculators can help indigenous and local communities develop economically within environmentally sustainable limits, while at the same time providing community members a “voice” in natural resource governance. An effective local management regime will require the sustained application of this tool.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».