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Enregistrement W3179852446 · doi:10.1002/ieam.4485

Essential components and pathways for developing Indigenous community-based monitoring: Examples from the Canadian oil sands region

2021· review· en· W3179852446 sur OpenAlexafffundabout
Danielle Beausoleil, Kelly R. Munkittrick, Monique G. Dubé, Faye Wyatt

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCumulative Environmental Management AssociationUniversity of CalgaryAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesAlberta Environment and Parks
Mots-clésOil sandsIndigenousEnvironmental scienceEnvironmental protectionGeographyEnvironmental planningArchaeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Historically, environmental research and monitoring in the Alberta oil sands region (OSR) located in northeastern Alberta, Canada, have largely neglected, meaningful Indigenous participation. Through years of experience on the land, Indigenous knowledge (IK) holders recognize change on the landscape, drawing on inextricable links between environmental health and practicing traditional rights. The cumulative impacts of crude oil production are of great concern to Indigenous communities, and monitoring initiatives in the OSR provide unique opportunities to develop Indigenous community-based monitoring (ICBM). A review of ICBM literature on the OSR from 2009 to 2020 was completed. Based on this review, we identify best practices in ICBM and propose governance structures and a framework to support meaningful integration of ICBM into regulatory environmental monitoring. Because it involves multimedia monitoring and produces data and insights that integrate many aspects of the environment, ICBM is important for natural science research. ICBM can enhance the relevance of environmental monitoring by examining relationships between physical and chemical stressors and culturally relevant indicators, so improving predictions of long-term changes in the environment. Unfortunately, many Indigenous communities distrust researchers owing to previous experiences of exploitive use of IK. In the present paper, we recommend important practices for the integration of IK into regional environmental monitoring programs. ICBM is important to communities because it includes conditions to which communities can exercise traditional rights, and highlight how industrial activities affect this ability. Equally important, ICBM can generate a resurgence of Indigenous languages and subsequently traditional practices; it can also revive the connection with traditional lands and improve food security. Integr Environ Assess Manag 2022;18:407-427. © 2021 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC). KEY POINTS The paper provides a unique way of organizing the integration of Indigenous knowledge (IK) and Western science (WS) using a conceptual model, which can allow regional monitoring programs to constantly evaluate research objectives and identify gaps. It is not the intention of this paper to adapt IK or WS to any model or monitoring program, but to discuss the integrative ability of both to better understand pressure/stressor-pathways and response relationships of environmental impacts in the oil sands region. Contextualizing each program into the conceptual model is useful for large monitoring programs, such as the Oil Sands Monitoring (OSM) program, to integrate large amounts of data assessing different aspects of the environment over time and space. Indigenous community-based monitoring approaches, such as those led by the Mikisew Cree and Athabasca Chipewyan First Nations, support regional monitoring where data are easily captured in regional-scale models.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0160,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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