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Enregistrement W3200856222 · doi:10.14288/1.0401450

A predictive modeling and ecocultural study of pine mushrooms (Tricholoma murrillianum) with the Lílwat Nation in British Columbia, Canada

2021· article· en· W3200856222 sur OpenAlexaffabout
Emily Doyle-Yamaguchi

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although recognized by the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP), Indigenous rights to traditionally held and managed forestlands and forest resources are only beginning to gain visibility in forest research and management in Canada. This presents challenges to First Nations whose cultural and economic priorities for forest use conflict with those of private and public entities, particularly when evidence is required to support traditional use claims. Knowledge of traditional use is customarily maintained as oral history and is rarely available in formats recognized by Canadian legal and governance institutions. Such is the case with the Líl̓wat First Nation, in British Columbia, Canada, and Tricholoma murrillianum (pine mushroom), an elusive, ectomycorrhizal mushroom species whose value to Líl̓wat people is put at risk by competing timber interests. Rich Líl̓wat Indigenous knowledge (IK) of pine mushrooms signals their importance and is encoded in temporally long and detailed records of their presence on the landscape. I elicit Líl̓wat IK to generate a map of pine mushroom habitat in their traditional territory and demonstrate the multifaceted value of pine mushrooms to Líl̓wat people. I utilize the species distribution modeling (SDM) software Maxent to compare two methods for incorporating Líl̓wat IK to produce pine mushroom occurrence data, yielding two models of suitable habitat. I demonstrate that Líl̓wat IK generates species distribution models with high area under the curve values (0.920, 0.923) and low omission error rates (0.054, 0.062). This study also demonstrates the novel application of IK to fungi SDM. Drawing from semi-structured interviews, document analysis and discourse analysis, I show that harvesting pine mushrooms is an expression of Líl̓wat cultural revitalization and consequently, colonial resistance. Documented traditional Líl̓wat practices show that pine mushrooms have long been managed in relation to other species, such as deer, and as part of broader sociocultural systems founded in reciprocity. Where Western scientists are increasingly interested in working with Indigenous communities and IK, I highlight respectful and reciprocal ways in which ecological and ethnoecological research can be undertaken.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,145
Écart entre enseignants0,136 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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