Well grounded: Indigenous Peoples' knowledge, ethnobiology and sustainability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle