Indigenizing the North American Model of Wildlife Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Although a diversity of approaches to wildlife management persists in Canada and the United States of America, the North American Model of Wildlife Conservation (NAM) is a prevailing model for state, provincial, and federal agencies. The success of the NAM is both celebrated and refuted amongst scholars, with most arguing that a more holistic approach is needed. Colonial rhetoric permeates each of the NAM’s constituent tenets—yet, beyond these cultural and historical problems are the NAM’s underlying conservation values. In many ways, these values share common ground with various Indigenous worldviews. For example, the idea of safeguarding wildlife for future generations, utilizing best available knowledge to solve problems, prioritizing collaboration between nations, and democratizing the process of conserving wildlife all overlap in the many ways that the NAM and common models of Indigenous-led conservation are operationalized. Working to identify shared visions and address necessary amendments of the NAM will advance reconciliation, both in the interest of nature and society. Here, we identify the gaps and linkages between the NAM and Indigenous-led conservation efforts across Canada. We impart a revised NAM—the Indigenizing North American Model of Wildlife Conservation (I-NAM)—that interweaves various Indigenous worldviews and conservation practice from across Canada. We emphasize that the I-NAM should be a continuous learning process that seeks to update and coexist with the NAM, but not replace Indigenous-led conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,030 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».