Colonialism in Community-Based Monitoring: Knowledge Systems, Finance, and Power in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Community-based monitoring (CBM) programs are increasingly popular models of environmental governance around the world. Accordingly, a handful of review papers have highlighted the various benefits, challenges, and governance models associated with their uptake. These reviews have been pragmatic in their recommendations and have supported CBM scholars and practitioners in implementing and understanding the various possible forms of CBM, but they have largely been silent on issues around the power dynamics implicit in CBM. Structured around explorations of the colonial politics of knowledge, funding, and finance, this article argues that dominant knowledge systems—specifically those that underpin Western, colonial governments and liberal, capitalist economies—shape the provisioning of funding for local programs and determine the significance of different types of community observations in shaping management decisions. To make this argument, we situate our work at the intersection of political economy and knowledge systems, using theoretical insights and empirical examples to show that funding and finance are key sources of power in shaping CBM programs. These are important insights because CBM is often framed as a purely scientific—and therefore politically neutral—activity. Through this work, we explore questions of intellectual property, histories of institutional exclusion and the privileging of certain knowledge systems, and the relationships of trust and mistrust across different groups and authorities, with the aim of stimulating critical discussions on the power relationships in CBM that will be useful to scholars and practitioners.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».