Cultural Keystone Species without Boundaries: A Case Study on Wild Woody Plants of Transhumant People around the Georgia-Turkey Border (Western Lesser Caucasus)
Notice bibliographique
Résumé
Understanding plant significance across cultures and borders is a driving goal in ethnobotany. Often, empirical studies aim to highlight and explain variation in plant knowledge and uses between communities across national, geographic, and cultural boundaries. However, such studies underinvestigate commonality of values and practices between communities. In this cross-border study of highland pastoral communities in both Caucasian Georgia and Turkey, we propose and implement an approach that synthesizes Cultural Importance (CI) and Identified Cultural Importance (ICI) indices. We label this method a “Unified Cultural Keystone Species (UCKS)” approach. We demonstrate that such an approach is uniquely capable of perceiving shared Traditional Ecological Knowledge (TEK) and practices across cultures and borders. Our results identify three primary Cultural Keystone Species (CKS) that cut across cultural and political boundaries in the Western Lesser Caucasus. We argue that these findings allow for a more comprehensive understanding of ethnobotanical knowledge and practices in the study area. This, in turn, can enhance conservation and restoration strategies in the study region and beyond by highlighting the breadth of biocultural knowledge and value held within shared traditions and landscapes. By so doing, we show a way to heighten scientific perceptions of the importance of cultural and linguistic connections to environmental well-being in specific places.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».