Weaving Indigenous knowledge systems and Western sciences in terrestrial research, monitoring and management in Canada: A protocol for a systematic map
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human activities and development have contributed to declines in biodiversity across the globe. Understanding and addressing biodiversity loss will require the mobilization of diverse knowledge systems. While calls for interdisciplinary practices in environmental research date back decades, there has been a more recent push for weaving multiple knowledge systems in environmental research and management, specifically Indigenous knowledge systems (IKS) and Western sciences. The use of multiple knowledge systems in environmental research can improve understanding of socio‐ecological connections, build trust in research findings and help implement evidence‐based action towards biodiversity conservation. Mobilizing multiple types of knowledge in environmental research and management can be beneficial; however, challenges remain. There is a need to understand how and where studies have woven IKS and Western sciences together in order to learn about frameworks and processes used, and identify best practices. Here, we present a protocol for a systematic map that will examine the extent, range and nature of the published literature that weaves IKS and Western sciences in terrestrial ecosystems research, monitoring and management in Canada. The systematic map will aim to capture all available and relevant studies found in the published academic and grey literature. The search will use standardized search terms across four publication databases, four specialized websites and one web‐based search engine. Bibliographies of relevant review articles captured by our search strategy will be cross‐checked to identify additional studies. Calls for evidence among professional networks will also complement the search strategy. All searches will be conducted in English. Search results will be reviewed in two stages: (1) title and abstract and (2) full text. All screening decisions at the full‐text stage will be included into the map database. The systematic map will use a narrative synthesis approach employing descriptive tables, statistics and figures (including a map with geospatially referenced studies) to summarize findings. Results from this mapping exercise can serve to support environmental research and management efforts working across IKS and Western sciences by highlighting best practices, as well as evidence gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».