Well grounded: Indigenous Peoples' knowledge, ethnobiology and sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biological knowledge and associated values and beliefs of Indigenous and other long‐resident Peoples are often overlooked and underrepresented in governance, planning and decision‐making at local, regional, national and international levels. Ethnobiology—the study of the dynamic relationships among peoples, biota and environments—is a field that places Indigenous Peoples' ecological knowledge and ways of knowing at the forefront of research interests, particularly in relation to the importance of biocultural diversity in sustaining the Earth's Ecosystems. In this paper, we examine the nature and significance of Indigenous Peoples' knowledge systems concerning environmental sustainability, as documented in collaborative ethnobiological research. We emphasize the diverse aspects of Indigenous knowledge in conservation, and the role played by ethnobiologists in respectfully highlighting this knowledge, and link these to the Intergovernmental Science‐Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services Global Assessment's key levers and leverage points for enabling the transformative change required for achieving more sustainable lifeways. Drawing on diverse ways of knowing—respectfully, collaboratively, ethically and reciprocally—can help provide more detailed knowledge of local ecosystems, and guide all humans towards greater sustainability. From environmental monitoring, to building relationships with plants and the land, to ecological restoration, there are many lessons and ways in which the intersections between Indigenous knowledge and ethnobiology can inform and contribute to the future of humanity and other life on earth. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».