“Two‐Eyed Seeing”: An Indigenous framework to transform fisheries research and management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasingly, fisheries researchers and managers seek or are compelled to “bridge” Indigenous knowledge systems with Western scientific approaches to understanding and governing fisheries. Here, we move beyond the all‐too‐common narrative about integrating or incorporating (too often used as euphemisms for assimilating) other knowledge systems into Western science, instead of building an ethic of knowledge coexistence and complementarity in knowledge generation using Two‐Eyed Seeing as a guiding framework. Two‐Eyed Seeing ( Etuaptmumk in Mi’kmaw) embraces “learning to see from one eye with the strengths of Indigenous knowledges and ways of knowing, and from the other eye with the strengths of mainstream knowledges and ways of knowing, and to use both these eyes together, for the benefit of all,” as envisaged by Elder Dr. Albert Marshall. In this paper, we examine the notion of knowledge dichotomies and imperatives for knowledge coexistence and draw parallels between Two‐Eyed Seeing and other analogous Indigenous frameworks from around the world. It is set apart from other Indigenous frameworks in its explicit action imperative—central to Two‐Eyed Seeing is the notion that knowledge transforms the holder and that the holder bears a responsibility to act on that knowledge. We explore its operationalization through three Canadian aquatic and fisheries case‐studies that co‐develop questions, document and mobilize knowledge, and co‐produce insights and decisions. We argue that Two‐Eyed Seeing provides a pathway to a plural coexistence, where time‐tested Indigenous knowledge systems can be paired with, not subsumed by, Western scientific insights for an equitable and sustainable future.
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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 | 0,033 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,117 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».