How to put forest and conservation genomics into motion for and with Indigenous communities?
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable management and conservation (SMC) projects for natural resources in collaboration with Indigenous Peoples using a genomics approach are increasing in number. Information and tools/applications derived from genomics can be useful to them, particularly in the context of climate change. However, the challenge of translating these applications into practice and harnessing them to serve Indigenous communities remains. We present an exploratory literature review that addresses: (1) the demonstrated utility of genomics in SMC projects involving Indigenous Peoples, (2) some issues that may limit the adoption of genomics tools, and (3) the collaborative work between researchers and Indigenous communities in the analyzed studies. The demonstrated uses identified were largely of a socioecological nature. The complementary nature of Indigenous knowledge and scientific knowledge in genomics was recognized as an opportunity that should be further developed to address current challenges such as climate change. Regarding the adoption into practice of this technology in SMC projects, in addition to similar issues with other end users, the integration of the needs, traditional values and knowledge of Indigenous communities in genomics projects also represents a challenge in the context of the decolonization of genomics research. Finally, community-researcher collaboration was identified as a key element in promoting the successful uptake of genomics in SMC.
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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 | 0,044 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».