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Enregistrement W3170236841 · doi:10.14430/arctic72667

How Reindeer Herders Cope with Harsh Winter Conditions in Northern Finland: Insights from an Interview Study

2021· article· en· W3170236841 sur OpenAlexvenueno aff
Minna Turunen, Päivi Soppela, Cara Ocobock

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLapin YliopistoOulun YliopistoUniversity at AlbanyUniversity of Notre DameNational Science Foundation
Mots-clésHerdingExtreme weatherGeographyClimate changeExtreme ColdClothingPreparednessSocioeconomicsCold climateEnvironmental protectionEnvironmental resource managementEcologyEnvironmental scienceMeteorologyPolitical scienceClimatologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reindeer herding involves hard physical work carried out in a cold climate under variable weather conditions. In the fall and winter, herders’ work in northern Finland includes collecting and moving reindeer herds to round-up sites, working in round-ups, slaughtering and processing meat as well as daily feeding and monitoring of the animals in the field. To study the experiences and perceptions of coping with cold among physically active herders in harsh winter conditions, we interviewed 22 herders from six herding districts of the central reindeer management area within the north boreal coniferous forest zone. We focused on behavioral and cultural strategies that accompany the physiological cold adaptations. Semi-structured interviews revealed that the main behavioral and cultural strategies used by herders to successfully carry out their duties while avoiding cold-related injury include clothing, physical activity, nutrition, and shelter as well as protecting vehicles and devices. Herders across sex, age, and herding district reported using modern layered clothing developed for extreme conditions, often combined with traditional footwear and clothes made of reindeer fur or woollen fabric. In addition, herders increase their physical activity; eat warm, energy-rich foods; make fires; stay overnight or take breaks in a house or a cabin, a car, or other protected places to reduce exposure to the harsh environment. Coping with extreme conditions not only requires flexibility, preparedness, and innovation from the herders but also thoughtful caution when approaching and managing unexpected situations. We conclude that modernization of reindeer husbandry, climate change, and rapidly increasing land use competition not only drive herders to modify their behavioral and cultural coping mechanisms for extreme weather conditions but may also create new, unexpected vulnerabilities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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