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Enregistrement W3212177390 · doi:10.3390/ijgi10110755

Traditional Communities and Mental Maps: Dialogues between Local Knowledge and Cartography from the Socioenvironmental Atlas of Lençóis Maranhenses, Brazil

2021· article· en· W3212177390 sur OpenAlexaff
Benedito Souza Filho, Reinaldo Paul Pérez Machado, Kumiko Murasugi, Ulisses Denache Vieira Souza

Notice bibliographique

RevueISPRS International Journal of Geo-Information · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do MaranhãoDeutsches Krebsforschungszentrum
Mots-clésGeographyMental mappingPortugueseCartographyTourismAtlas (anatomy)Environmental planningEnvironmental resource managementArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lençóis Maranhenses region, located in the state of Maranhão in northeastern Brazil, constitutes an area that includes a national park and presents extreme physical, geographic and climatic contrasts in addition to economic diversity and emerging tourism. Scattered throughout this portion of the Brazilian territory are local inhabitants whose traditional lifestyles are characterized by agricultural, extractive, fishing and animal husbandry activities. These local residents use guidance systems and mental maps developed through their long history, interaction with nature, and knowledge of the environment in which they live and work. Based on sketches prepared by residents and by Health Agents serving the communities, and with the support of cartographic-based materials produced by the team of the Socioenvironmental Atlas of Lençóis Maranhenses (ASALM, Portuguese abbreviation for Socioenvironmental Atlas of Lençóis Maranhenses), we present a set of digital and interactive cartographic materials that reproduce the movements, uses and practices of the families of these communities as well as the environmental dynamics of this vast region. Such cartography can serve as an instrument of planning, understanding and action, both to safeguard the rights of the local residents and for the handling and management of natural resources. Based on the dialogue between local knowledge and cartography, we present the methods, processes and results of our research project.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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