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Enregistrement W3085495173 · doi:10.1111/cag.12656

Linking land displacement and environmental dispossession to <i>Mi'kmaw</i> health and well‐being: Culturally relevant place‐based interpretive frameworks matter

2020· article· en· W3085495173 sur OpenAlexafffundvenue
Diana Lewis, Heather Castleden, Richard Apostle, Sheila Francis, Kim Francis‐Strickland

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensDalhousie UniversityQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesInstitute of Aboriginal Peoples Health
Mots-clésIndigenousFirst nationGovernment (linguistics)MillShoreEnvironmental planningPolitical scienceGeographySociologyArchaeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over five decades, Pictou Landing First Nation, a small Mi'kmaw community on the northern shore of Nova Scotia, has been told that the health of its community is not impacted by a pulp and paper mill pouring 85 million litres of effluent per day into a lagoon that was once a culturally significant place known as “A'se'k,” and which borders the community. Based on lived experience, the community knows otherwise. Despite countless government‐ and industry‐sponsored studies indicating the mill's pollutants are merely “nuisance” impacts and harmless, the community's concerns have not gone away. Using a “Piktukowaq” (Mi'kmaw) environmental health research framework to guide the interpretation of oral histories coming from the Knowledge Holders in Pictou Landing First Nation, we convey the deep, health‐enhancing relationship with A'se'k that the Piktukowaq enjoyed before it was destroyed, and the health suppression that has occurred since then. Conducting the research using a culturally relevant place‐based interpretive framework has demonstrated the absolute necessity of this kind of approach where Indigenous communities are concerned, particularly those facing health impacts vis‐à‐vis land displacement and environmental dispossession.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,042
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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