MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113732508 · doi:10.18584/iipj.2017.8.4.7533

Implementing Indigenous and Western Knowledge Systems in Water Research and Management (Part 1): A Systematic Realist Review to Inform Water Policy and Governance in Canada

2017· article· en· W3113732508 sur OpenAlexafffundvenueabout
Heather Castleden, Catherine Hart, Sherilee L. Harper, Debbie Martin, Ashlee Cunsolo, Robert Stefanelli, Lindsay Day, Kaitlin Lauridsen

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of GuelphMemorial University of NewfoundlandQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Water Network
Mots-clésRedressMetisIndigenousCorporate governanceTraditional knowledgeTokenismFirst nationColonialismPolitical scienceBest practicePublic administrationSociologyEnvironmental ethicsEconomic growthEnvironmental resource managementEcologyManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous (First Nations, Inuit, and Métis/Metis) peoples in Canada experience persistent and disproportionate water-related challenges compared to non-Indigenous Canadians. These circumstances are largely attributable to enduring colonial policies and practices. Attempts for redress have been unsuccessful, and Western science and technology have been largely unsuccessful in remedying Canada’s water-related challenges. A systematic review of the academic and grey literature on integrative Indigenous and Western approaches to water research and management identified 279 items of which 63 were relevant inclusions; these were then analyzed using a realist review tool. We found an emerging trend of literature in this area, much of which called for the rejection of tokenism and the development of respectful nation-to-nation relationships in water research, management, and policy.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0220,027
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Indigenous Policy JournalMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207