Indigenous food harvesting as social–ecological monitoring: A case study with the Gitga'at First Nation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous peoples have been monitoring and managing the natural resources in their homelands and waters for millennia. Meanwhile, social–ecological systems thinkers are embracing the capacity of Indigenous knowledge systems, which are informed by land‐based practices, to inform adaptive management. Following the collaborative design of a community‐based social–ecological monitoring system over two traditional seafood harvesting seasons, we conducted a conceptual framework analysis of meeting notes and interview transcripts with Gitga'at harvesters and knowledge holders to discern how Gitga'at people monitor their territory and what indicators they focus on. An interconnected set of social–ecological concepts and indicators emerged, evidencing an intrinsic part of Gitga'at life: Gitga'at harvesters closely monitor their coastal social–ecological system through ongoing land‐ and sea‐based practices. The conceptual framework highlights the importance of maintaining and revitalizing Indigenous knowledge and harvesting practices to inform social–ecological monitoring and adaptive management at local and broader scales. Amidst discussions of marine and coastal resource co‐management in British Columbia, our results also suggest opportunities for scientific approaches to situate themselves within and support existing Indigenous frameworks and priorities. This research also adds to the discussion on the development of appropriate regional and global indicators and frameworks to monitor the resilience of social–ecological systems. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».