Evaluating the efficacy of GIS maps as boundary objects: unpacking the limits and opportunities of Indigenous knowledge in forest and natural resource management
Notice bibliographique
Résumé
The meaningful inclusion of diverse forms of knowledge, such as Indigenous knowledge (IK), remain unrealized in many natural resource management decision-making processes. Innovative boundary objects could be used to facilitate the effective inclusion of IK in natural resource management decision-making processes. In this study, Geographic Information Systems (GIS) maps were used as boundary objects due to their ability to visually display IK across knowledge boundaries. Using a conceptual framework that combines the Six Faces of Traditional Ecological Knowledge (TEK) outlined by Houde (2007). “The Six Faces of Traditional Ecological Knowledge: Challenges and Opportunities for Canadian Co-Management Arrangements.” Ecology and Society 12 (2): 34–50. http://www.ecologyandsociety.org/vol12/iss2/art34/) and boundary object criteria derived from the boundary science literature, our study investigated whether and how GIS maps could be used to increase the influence of IK on forest management. The four boundary object criteria (interpretive flexibility, accommodating concreteness, facilitating joint process, and satisfying information need) generated insight into specific ways to reduce the current barriers that may restrict greater use of IK within GIS and allow them to function more effectively as boundary objects.
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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 | 0,136 | 0,386 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».