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Enregistrement W3089340227 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-12248

Community-based observations help interface Indigenous and local knowledge, scientific research, and education in response to rapid Arctic coastal change

2020· article· en· W3089340227 sur OpenAlexaff
Hajo Eicken, Finn Danielsen, Matthew L. Druckenmiller, Maryann Fidel, Donna D. W. Hauser, Lisbeth Mørk Iversen, Noor Johnson, Joshua Jones, Mette Kaufman, Olivia Lee, Peter Pulsifer, Josephine-Mary Sam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticIndigenousPermafrostContext (archaeology)Sea iceEnvironmental resource managementTraditional knowledgeOceanographyGeographyComputer scienceEnvironmental scienceEcologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic coastal sea-ice environments are undergoing some of the most rapid changes anywhere in the Arctic, with implications for coastal communities’ food security and infrastructure, marine ecosystems, and permafrost. We argue that responses to such rapid change are most effective when informed by Indigenous and local knowledge and local observations to provide understanding of relevant processes, their impacts, and potential adaptation options. Community-based observations in particular can help create an interface across which different forms of knowledge, scientific research, and formal and informal education can co-develop meaningful responses. Through a broader literature review and a series of workshops, we have identified principles that can aid in this process, which include matching observing program and community priorities, creating sufficient organizational support structures, and ensuring sustained community members’ commitment. Drawing on a set of interconnected examples from Arctic Alaska focused on changing sea-ice environments and their impacts on coastal communities, we illustrate how these approaches can be implemented to provide knowledge sharing resources and tools. Specifically, in the context of the Alaska Arctic Observatory and Knowledge Hub (A-OK), a group of Iñupiat ice and coastal marine ecosystem experts is working with sea-ice geophysicists, marine biologists, and others to track changes in coastal environments as well as the services that the ice cover provides to coastal communities. The co-development of an observing framework and a web-based searchable database of observations has provided an interface for exchange and an education resource. An annual survey of hunting trails across the shorefast ice cover in the community of Utqiaġvik serves to further illustrate how different, response-focused activities such as the tracking of ice hazards – increasingly a concern with loss of ice stability and shortening of the ice season – can be embedded within a community-based monitoring framework.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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