Sila qanuippa? (how's the weather?): Integrating Inuit Qaujimajatuqangit and environmental forecasting products to support travel safety around Pond Inlet, Nunavut in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As Inuit hunters living in Pond Inlet, Nunavut, we (Natasha Simonee and Jayko Alooloo) travel extensively on land, water, and sea ice. Climate change, including changing sea ice and increasingly unpredictable weather patterns, has made it riskier and harder for us to travel and hunt safely. Inuit knowledge supporting safe travel is also changing and shared less between generations. We increasingly use online weather, marine, and ice products to develop locally relevant forecasts. This helps us to make decisions according to wind, waves, precipitation, visibility, sea ice conditions, and floe edge location. We apply our forecasts and share them with fellow community members to support safe travel. In this paper, we share the approach we developed from over a decade of systematically and critically assessing forecasting products such as: Windy.com; weather and marine forecasts; tide tables; C-CORE’s floe edge monitoring service; SmartICE; ZoomEarth; and time lapse cameras. We describe the strengths and challenges we face when accessing, interpreting, and applying each product throughout different seasons. Our analysis highlights a disconnect between available products and local needs. This disconnect can be overcome by service providers adjusting services to include: more seasonal and real-time information, non-technical language, familiar units of measurement, data size proportional to internet access cost and speed, and clear relationships between weather/marine/ice information and safe travel. Our findings have potential relevance in the Circumpolar Arctic and beyond, wherever people combine Indigenous weather forecasting methods and online information for decision-making. We encourage service providers to improve product relevance and accessibility.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».