Knowledge coevolution: generating new understanding through bridging and strengthening distinct knowledge systems and empowering local knowledge holders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effective and appropriate bridging of Western science with traditional or Indigenous knowledge is an ongoing discussion in the literature and in practice. The discourse transitioned from separate knowledge system to knowledge integration and most recently to knowledge co-production. We argue it is the moral and ethical responsibility of Western scientists working in and with Indigenous communities to make a concerted effort to collectively create mutually advantageous new knowledge while strengthening traditional knowledge and considering the normative impacts of Western science methods. Our knowledge coevolution framework provides guidance for achieving this in a flexible manner that can be applied to an array of research programs. Project governance structure, steps for implementation, checks and balances, and challenges are presented within the context of research project execution. We then illustrate application of the model throughout a harvest study conducted in Gjoa Haven, Nunavut, Canada.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».