Operationalizing knowledge coevolution: towards a sustainable fishery for Nunavummiut
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge coevolution is the process through which information is generated by joining knowledge systems in an inclusive and iterative way to facilitate self-determination of communities and promote cultural resilience. A central and practical component of this framework is the fostering of progress towards improved co-management and community led research. Here, we illustrate a knowledge coevolution framework in the context of a major five-year genomics and food security fishery research project in Gjoa Haven, Nunavut. We highlight the process, changes in research objectives, logistical requirements, mutual benefits, and challenges associated with northern collaborative research, and what lessons we have learned from the process. Knowledge coevolution could be linked to more inclusive and effective fishery co-management in Nunavut and possibly elsewhere. Further, the research process appears to have reinforced Indigenous knowledge and Western science without merging these distinct knowledge systems. Here, we strive to provide readers with concrete examples of knowledge coevolution and encourage research groups to incorporate and improve these practices in future projects and in adaptive fishery co-management. We further call on funding agencies to place more value, and thus budgetary priority, on activities related to ongoing consultation, engagement, dissemination, and implementation of project outcomes. Qaujimaningi maruk ajingingituk pivallianirijanginnik pigiarutauplunni tukisikanirutit saqipaliasurmata nunalit nangminiq aulajungnaliquplugit iliqusinginniglu saqipalliatitsiquplugit aulajungnalirlutik nangminiq. Qitianittuq amma ilulirijauplunni piliriangujup pivallianiq turangajuq aqiumakanirnirmut aulatauninganut amma nunalingnut aulataujuq qaujisarniq. Ukua tava takutijutauniaqtut qaujimaningi maruk ajingingituk pivallianirijanginnik pilirianguniaqtunnik ilulinginnik angijut aragunni tallimani qaujisarnirmut amma niqiqatiarnirmut iqalulirinirmi qaujisarniq Uqsuqtummi, Nunavummi. Nalunaiqsipluta pilirianguniaqtunnik, asiangurninginnik qaujisarniup iluanni, aturiaqaqtunik piqutinik, angiqatigingnirmi, amma ilautittinirmik ukiuqtaqtumiunik qaujisarnirmut, iliniataujunik piliriarmit. Qaujimaningi maruk ajingingituk pivallianirijanginnik ilinganajarmat aulatauninganut kajusitiarnirmullu iqaluliriniup mianirijauninganni Nunavummi asinginnilu. Amma suli, qaujisarniq aqiktausimaplunni nunaqaqqaqsimajut tukisianinginnut amma qaplunat tukisianinginnut katitausimangiłutik tapkuak ajingingituk qaujimaniujut. Uvanni piliriaqaqpugut tukisikaniquplugit uqalimaqtut tungaviqatiaqtummik ukturaulaujunik qaujimaningi maruk ajingingituk pivallianirijanginnik amma ikajuqtuipluta timisiujunnik qaujisaqtinik atausingurlutik aqigiarlutiglu piliriangusuqtut sivunirmi amma atuliqtitaulutik iqalungnik aulatauninganut. Tuksiralaurrapta kinaujannik aturniaqtunnik timiujunnit, sivulliutitauplutik qinaujat aturiaqaqtut kajusijummut uqaqatiqarnirmut ilautittinirmut, asinginnullu tusaqtittinirmik atuliqtittinirmullu piliriangujunnik.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle