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Enregistrement W3170453627 · doi:10.5194/egusphere-egu21-16368

Working with an Indigenous Advisory Council to facilitate effective communication and collaboration between researchers and Arctic communities 

2021· article· en· W3170453627 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole M. Herman‐Mercer, Karen Cozzetto, K. N. Musselman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousArcticOutreachInclusion (mineral)Community engagementGeographyPublic relationsPolitical scienceEnvironmental resource managementSociologyEcologyEnvironmental scienceSocial scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Rivers Project is a National Science Foundation – Navigating the New Arctic funded project aimed at increasing our understanding of the impacts of climate change on rivers, fish, and Indigenous communities across the Northern Alaska and the Yukon River Watershed in Alaska and Canada. This will be accomplished through water-quality monitoring, a variety of modeling activities, and the development of narratives of change from community members themselves. Combined these methods will create storylines of climate change in the arctic. Storylines combine experiential narrative information with model outputs to make the predicated future more tangible regarding potential impacts. The project team is comprised of researchers from the natural and social sciences as well as the modeling community and two Indigenous organizations focused on science, outreach, and engagement. To increase the research team’s ability to co-produce knowledge with Indigenous communities across a large study domain we are working with an Indigenous Advisory Council (IAC). The IAC is comprised of 11 Indigenous community members, leaders, elders and students representing diverse communities across our study domain. The IAC meets via online video conferencing monthly to tackle tasks such as developing knowledge co-production and inclusion and protection of Indigenous Knowledge protocols to guide the project. Additionally, the IAC is working with a subset of the research team to create the goals, objectives, and agenda for an Arctic Rivers Summit that will bring together Tribal and First Nation resource managers, Arctic and Boreal community members, and academic, Indigenous, federal, state, and provincial researchers to unify the state of knowledge on Arctic Rivers as a community of observers, investigators, knowledge holders, and stewards. This presentation will discuss the steps taken to form the IAC, the role of the IAC in guiding project implementation, providing advice, and facilitating connections with Indigenous communities. It is our hope that we may provide an example of successful implementation and design to communicate and co-produce knowledge with communities across a large study domain from which other projects may learn.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0310,006
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,018

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,102 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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