Supporting Indigenous adaptation in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples are both disproportionately threatened by global climate change and uniquely positioned to enhance local adaptive capacities. We identify actions that support Indigenous adaptation based on organizational and community perspectives. Our data come from two Indigenous organizations that share cultural heritage stewardship missions—the Stó:lō Research and Resource Management Centre (Stó:lō Nation, British Columbia) and the Fort Apache Heritage Foundation (White Mountain Apache Tribe, Arizona). These organizations collaborated with us in exploring community perceptions of climate effects, investigating community adaptation opportunities and constraints, and identifying actions that support Indigenous adaptation. Research methods included engagement with organizational collaborators and semi-structured interviews with organizational representatives and community members and staff. Results confirm that Stó:lō and Apache territories and communities have experienced climate change impacts, such as changes in temperature, hydrology, and increase in extreme weather events. Climate effects are cumulative to colonial depletion of traditional environments and further reduce access to traditional resources, practices, and food security. Results indicated that certain actions are identified by community members as adaptation enablers across case studies—most prominently, perpetuation of Indigenous culture and knowledge, climate education that is tailored to local contexts, collaborative decision-making among community institutions, and integration of climate adaptation into ongoing organizational programs. We conclude that Indigenous-owned organizations are engaged in the expansion of adaptive capacity and hold potential to further support their communities.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».