Towards indigenous community-led monitoring of fish in the oil sands region of Canada: Lessons at the intersection of cultural consensus and fish science
Notice bibliographique
Résumé
In the Oil Sands Regions of Alberta, Canada, Indigenous reassertion of rights and responsibilities has lead to a renewed leadership in monitoring the effects of industries on various environment receptors. This study, conducted with Cold Lake First Nations, Alberta (CLFN), sought to explore local concerns regarding fish consumption safety and population health in response to multiple anthropogenic stressors focusing upon oil extraction. We undertook this work using a novel research design comprised of two distinct approaches including a participatory fish health and toxicology study and a cultural consensus survey of CLFN members. The cultural consensus study assessed similarities and differences in knowledge and perceptions of CLFN members. The fish toxicology and health research involved implementing a co-designed protocol to collect and sample fish for toxicants and overall population health using scientific indicators. We discuss the results of each study as well as the tangible application of our work in achieving a Multiple Evidence Base approach. Our work highlights that complementarities between our studies as part of a negotiated research process can form a single cohesive narrative to better inform fisheries management while respecting community knowledge, culture and rights to access land, water and country foods.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».