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Enregistrement W4205660343 · doi:10.7901/2169-3358-2021.1.689272

Using Peer-to-Peer Knowledge Transfer to Build Marine Oil Spill Preparedness Capacity and Foster Resilience Among Indigenous Communities

2021· article· en· W4205660343 sur OpenAlexaffabout
Elise G. DeCola, Andrew Dumbrille, Steve Diggon

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPreparednessResilience (materials science)Environmental resource managementCorporate governanceCommunity resilienceEnvironmental planningBusinessCapacity buildingGovernment (linguistics)Stewardship (theology)Knowledge transferPolitical scienceGeographyResource (disambiguation)Environmental scienceKnowledge managementComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Indigenous communities often bear disproportionate risks from marine oil spills because of their close connections to and reliance on marine ecosystems. The impacts of an oil spill on Indigenous people and communities can be far-reaching, even for incidents that might be considered “small” from the perspective of the response community. Building community capacity for oil spill preparedness and response is a critical component to creating resilience within Indigenous communities. While the fundamental elements of capacity are the same for Indigenous communities as for any other coastal community, the approach requires an understanding and respect for Traditional Knowledge, Indigenous governance structures, and existing stewardship networks. Oil spill preparedness and response traditionally follows a top-down approach within both government and industry, because marine oil spills are low frequency, high consequence, highly complex incidents where multiple organizations and jurisdictions must work together. While this reality applies regardless of whether an oil spill impacts Indigenous communities, a top-down approach can be experienced as a threat to self-governance and compromise the effectiveness of capacity-building efforts. There is a significant body of research in support of the concept that resilience to emergencies and disasters among Indigenous people must build upon existing social, cultural, and familial structures in order to be effective. This requires a fundamentally different approach that builds from the ground up with the goal of ultimately meshing with the existing preparedness and response framework. Peer-to-peer learning and knowledge transfer is an approach that has been used in support of a range of initiatives among Indigenous communities, such as human health initiatives. The same approach may provide a mechanism to empower Indigenous communities to enhance both capacity and resilience. This paper presents a case study from ongoing work to connect Indigenous communities from Canada's High Arctic and Pacific Coast in support of marine oil spill preparedness and response.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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