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Enregistrement W3042198445 · doi:10.1139/facets-2019-0041

Ecological research should consider Indigenous peoples and stewardship

2020· article· en· W3042198445 sur OpenAlexaffvenue
Kyle Schang, Andrew J. Trant, Sara A. Bohnert, Alana Closs, Megan Humchitt, Kelsea P. McIntosh, Robert G. Way, Sara Wickham

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmazonian Archaeology and Ethnohistory
Établissements canadiensQueen's UniversityTula FoundationUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousAcknowledgementStewardship (theology)Scope (computer science)Environmental stewardshipTraditional knowledgeEnvironmental ethicsGeographyEcologyEnvironmental resource managementPolitical scienceSociologyBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between Indigenous peoples and the functioning of terrestrial ecosystems has received increased attention in recent years. As a result, it is becoming more critical for researchers focusing on terrestrial ecosystems to work with Indigenous groups to gain a better understanding of how past and current stewardship of these lands may influence results. As a case study to explore these ideas, we systematically reviewed articles from 2008 to 2018 where research was conducted in North America, South America, and Oceania. Of the 159 articles included, 11 included acknowledgement of Indigenous stewardship, acknowledged the Indigenous Territories or lands, or named the Indigenous group on whose Territory the research was conducted. Within the scope of this case study, our results demonstrate an overall lack of Indigenous acknowledgement or consideration within the scope of our review. Given the recent advancements in our understanding of how Indigenous groups have shaped their lands, we implore researchers to consider collaboration among local Indigenous groups as to better cultivate relationships and foster a greater understanding of their ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,085 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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