Indigenous food harvesting as social–ecological monitoring: A case study with the Gitga'at First Nation
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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