A predictive modeling and ecocultural study of pine mushrooms (Tricholoma murrillianum) with the Lílwat Nation in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».