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Enregistrement W3217331319 · doi:10.5558/tfc2021-026

Comment mettre la génomique forestière et la génomique de la conservation au service des communautés autochtones?

2021· article· fr· W3217331319 sur OpenAlexafffundvenue
Lyne Touchette, Jean-Michel Beaudoin, Nathalie Isabel, Nancy Gélinas, Ilga Porth

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité Laval
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les projets d’aménagement durable et de conservation (ADC) des ressources naturelles en collaboration avec les peuples autochtones ayant recours à une approche en génomique sont en émergence. Les informations et applications issues de la génomique peuvent leur être utiles particulièrement dans un contexte de changements climatiques. Toutefois, le défi de transposer ces applications dans la pratique et de les mettre au service des communautés demeure. Nous présentons ici une revue de littérature exploratoire qui aborde (1) les utilités démontrées de la génomique dans les projets d’ADC impliquant les peuples autochtones, (2) certains enjeux qui peuvent limiter l’adoption des applications de la génomique et (3) le travail collaboratif entre chercheurs et communautés autochtones dans les études analysées. Les utilités démontrées identifiées ont été essentiellement de nature socioécologique. La nature complémentaire des savoirs autochtones et des savoirs scientifiques en génomique a été reconnue comme une opportunité qui devrait être développée davantage pour relever les défis actuels, tels que les changements climatiques. En ce qui concerne l’adoption de cette technologie en ADC dans la pratique, en plus de faire face à des enjeux similaires à d’autres utilisateurs finaux, l’intégration des besoins, des valeurs traditionnelles et des connaissances des communautés autochtones dans les projets de génomique représente également un défi dans un contexte de décolonisation de la recherche en génomique. Finalement, la collaboration communauté-chercheur a été identifiée comme un élément clé pour favoriser la réussite de la transposition de la génomique en ADC.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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