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Enregistrement W3007167719 · doi:10.22584/nr49.2020.019

Indigenous Governance is an Adaptive Climate Change Strategy

2020· article· en· W3007167719 sur OpenAlexaffvenueabout
Stephanie Irlbacher‐Fox, Rachel MacNeill

Notice bibliographique

RevueThe Northern Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensYukon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousClimate changeEnvironmental ethicsTraditional knowledgeStewardship (theology)ConversationPsychological resiliencePolitical scienceSociologyEcologyPoliticsLawPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1960s, scientists have been aware that human activity has resulted in a warming climate. This reality has and will continue to result in changes to the way we live.The Arctic and Subarctic have held prominent places in discussions on climate change, in part because impacts here are so stark and clearly connected to the effects of changes in temperature. In popular discourse internationally, media narratives often focus on “charismatic megafauna”: polar bears starving, venturing into towns, disoriented, hungry, drowning.1 In Canada, Indigenous and ally activism on climate change make the link with food security, personal safety, and cultural survival, employing stories of Indigenous hunters no longer able to reliably read the signs of the land due to “strange weather.”2 Indigenous Peoples provide critical insights into how climate change results in immediate and important implications for humans.3 However, using Indigenous experiences as evidence for climate change is often where the conversation stops—it should instead be a starting point. The conversation needs to turn to how Indigenous Knowledge, cultures, and the ways of life grounding Indigenous decision-making authority are a viable, legitimate, sustainable, and adaptive climate change strategy. ...... continued

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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