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Enregistrement W3042492944 · doi:10.1139/as-2019-0019

Linking co-monitoring to co-management: bringing together local, traditional, and scientific knowledge in a wildlife status assessment framework

2020· article· en· W3042492944 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Northwest TerritoriesGovernment of CanadaUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeEnvironmental resource managementMandateGeographyPopulationSociology of scientific knowledgeTraditional knowledgeWildlife managementEnvironmental planningEcologyEnvironmental sciencePolitical scienceEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective wildlife management requires accurate and timely information on conservation status and trends, and knowledge of the factors driving population change. Reliable monitoring of wildlife population health, including disease, body condition, and population trends and demographics, is central to achieving this, but conventional scientific monitoring alone is often not sufficient. Combining different approaches and knowledge types can provide a more holistic understanding than conventional science alone and can bridge gaps in scientific monitoring in remote and sparsely populated areas. Inclusion of traditional ecological knowledge (TEK) is core to the wildlife co-management mandate of the Canadian territories and is usually included through consultation and engagement processes. We propose a status assessment framework that provides a systematic and transparent approach to including TEK, as well as local ecological knowledge (LEK), in the design, implementation, and interpretation of wildlife conservation status assessments. Drawing on a community-based monitoring program for muskoxen and caribou in northern Canada, we describe how scientific knowledge and TEK/LEK, documented through conventional monitoring, hunter-based sampling, or qualitative methods, can be brought together to inform indicators of wildlife health within our proposed assessment framework. Atuttiaqtut angutikhat aulatauni piyalgit nalaumayumik piyarakittumiklu tuhagakhat nunguttailininut qanuritni pitquhitlu, ilihimanilu pityutit pipkaqni amigaitnit alanguqni. Naahuriyaulat munarini angutikhat amigaitni aaniaqtailini, ilautitlugit aaniarutit, timai qanuritnit, amigaitnitlu pitquhit hiamaumanilu, atugauniqhauyut pitaqninut una, kihimik atuqtauvaktut naunaiyaiyit munariyauni kihimik amihuni naamangitmata. Ilaliutyaqni allatqit pityuhit ilihimanitlu qanuritni piqarutaulat tamatkiumaniqhanik kangiqhimani atuqtauvaktuniunganit naunaiyaiyit munarinit ahiniittut akuttuyunik amigaitni inait. Ilaliutyaqni pitquhit uumatyutit ilihimani (TEK) qitqanittut angutikhat aulaqataunit havariyaqaqtai tapkuat Kanatamiuni nunatagauyut ilaliutivakniqhatlu atuqhugit uqaqatigikni piqataunilu pityuhiit. Uuktutigiyavut qanuritnia naunaiyaqni havagut piqaqtitiyuq havagutikhainik hatqiumanilu pityuhit ilautitlugit Pitquhit Uumatyutit Ilihimanit (TEK), tapkualuttauq nunalikni uumatyutit ilihimanit (LEK), hanatyuhikhaini, atuqpaliani, tukiliuqnilu angutikhat nunguttailini qanuritnit naunaiyaqni. Pivigiplugit nunaliuyuningaqtut munaqhityutit havagutit umingmaknut tuktutlu ukiuqtaqtuani Kanata, unnirtuqtavut qanuq naunaiyaiyit ilihimani tapkuatlu TEK/LEK, titiqhimani atuqhugit atuqtauvaktut munaqhityutaunit, angunahuaqtumingaqtut naunaiyagat, uvaluniit nakuuninut pityuhit, atauttimuktaulat tuhaqhitninut naunaipkutat angutikhat tahamani uuktutauyuq naunaiyaqni havagutai.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,327 · 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