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Enregistrement W3047012769 · doi:10.1139/as-2019-0012

The importance of continuous dialogue in community-based wildlife monitoring: case studies of dzan and łuk dagaii in the Gwich’in Settlement Area

2020· article· en· W3047012769 sur OpenAlexaffvenueabout
Rachel A. Hovel, Jeremy R. Brammer, Emma E. Hodgson, Amy Amos, Trevor C. Lantz, Chanda Kalene Turner, Tracey A. Proverbs, Sarah Lord

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensGovernment of CanadaUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeSettlement (finance)Environmental resource managementNatural resourceValue (mathematics)Resource (disambiguation)Natural resource managementArcticGeographyEnvironmental planningBusinessPolitical scienceEcologyComputer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0320,011
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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