The importance of continuous dialogue in community-based wildlife monitoring: case studies of dzan and łuk dagaii in the Gwich’in Settlement Area
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
Rapid environmental change in the Arctic elicits numerous concerns for ecosystems, natural resources, and ways of life. Robust monitoring is essential to adaptation and management in light of these challenges, and community-based monitoring (CBM) projects can enhance these efforts by highlighting traditional knowledge, ensuring that questions are locally important, and informing natural resource conservation and management. Implementation of CBM projects can vary widely depending on project goals, the communities, and the partners involved, and we feel there is value in sharing CBM project examples in different contexts. Here, we describe two projects in the Gwich’in Settlement Area (GSA), Canada, and highlight the process in which local management agencies set monitoring and research priorities. Dzan (muskrat; Ondatra zibethicus (Linnaeus, 1766)) and łuk dagaii (broad whitefish; Coregonus nasus (Pallas, 1776)) are species of great cultural importance and are the focus of CBM projects conducted with concurrent social science research. We share challenges and lessons from our experiences, offer insights into operating CBM projects in the GSA, and present resources for researchers interested in pursuing wildlife research in this region. CBM projects provide rich opportunities for benefitting managers, communities, and external researchers, particularly when the projects are built on a foundation of careful and continuous dialogue between partners. Arctic gwinagoo’ee gwa’àn khanhts’àt ejùk t’igwinjik k’iighè’ nan kak jidìi nihàh goo’aii tthak ts’àt nits’òo tr’igwindaii geenjit gwiiyeendoo niinji’gwidhat. Ejùk t’igwinjik gwizh’it tr’igwiheendaii ts’àt guk’andehtr’ahnahtyaa geenjit gwijiinchii goo’àii ts’àt kaiik’it gwizhìt yi’eenoo nits’òo tr’igwiindài’ gwinjik guk’andehtr’ahnahtyaa k’iighè’ kaiik’it gwizhìt t’angiinch’uu geenjit guuhadahkat gwijiinchii gwihee’aa ts’àt daginuu, juudin nan ts’àt nan kak gwinahshii tthak k’aginahtii kat guuvàh gugwitaandak. Nits’òo gwitr’it gugwahahtsaa, kaiik’it kat, ts’àt diiyah gwizhìt tr’iinlii nits’òo gwihee’aa k’iighè’ nihłinehch’i’ gwinjik kaiik’it gwizhìt guk’andehtr’ahnahtyaa goo’aii geenjit diiyah gugwaandàk gwijiinchii goo’aii niidadhanh. Canada gwizhìt Gwich’in Nan Sridatr’igwijiinlik gwizhìt nits’òo gwitr’it gugwahahtsaa ts’àt guk’andehtr’ahnahtyaa ts’àt nits’òo gwizhìt tr’igwahnah’aa zhat danh geenjit diiyah gugwaandàk. Dzan ts’àt łuk dagaii, tr’igwindaii geenjit gwiiyeendoo t’atr’ijąhch’uu k’iighè’ kaiik’it gwizhìt guk’andehtr’ahnahtyaa gwijiinchii gòo’aii aii geenjit jùk nits’òo tr’igwindaii gwinjik gwizhìt tr’igwahnah’aa geenjit gwitr’it gugwahahtsah. Nikhwigwitr’it gwizhìt gwits’agwighah gwįį’è’ ts’àt dagwiidi’ìn’ geenjit diiyah gwaandàk k’iighè’, nits’òo GSA gwizhìt geenjit gwitr’it gugwahahtsaa ts’àt juudìn nan kak nin gwindaii gwizhìt gugwahnah’aa giiniindhan guuts’àt tr’ihiidandal niidadhanh. Juudìn jii geenjit gwitr’it gugwahtsii kat nihts’àt gigįįkhii k’iighè’ kaiik’it gwizhìt gwiinzii guk’andehtr’ahnahtyah, gwitr’it gwichìt kat, kaiik’it kat ts’àt uu’òk gwizhìt gugwinah’in jii k’iighè’ gwiinzii digugwitr’it gugwahahtsah.
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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