Reconciling Traditional Knowledge, Food Security, and Climate Change: Experience From Old Crow, YT, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Reconciling Traditional Knowledge, Food Security, and Climate Change:Experience From Old Crow, YT, Canada Vasiliki Douglas, Hing Man Chan, Sonia Wesche, Cindy Dickson, Norma Kassi, Lorraine Netro, and Megan Williams What Is the Purpose of This Study? • To determine community food security concerns in Old Crow, Yukon, Canada and to develop a community consensus on viable adaptation planning to address food security concerns. What Is the Problem? • Old Crow is a remote, aboriginal community in Arctic Canada that is highly dependent on both traditionally harvested foods and expensive market foods for sustenance, leading to experience a high degree of food insecurity. • Environmental, cultural, and economic change is altering the relationship between residents of Old Crow and their food supply. What Are the Findings? • The population of Old Crow is deeply concerned about its youth and their ability to participate in traditional culture. • A secure food supply is closely dependent on the ability to responsibly manage and harvest traditional food species, and alter the balance between them, if necessary. • Loss of traditional knowledge and culture is widely viewed as a serious threat to traditional resource management. • Market foods are a possible substitution, as is agriculture, but must be managed in conjunction with the traditional food supply. Who Should Care Most? • Members of remote communities facing a high degree of food insecurity face similar issues. • Traditional communities with strong food traditions are facing increasing social pressure to adopt mainstream diets based on market foods. They face issues of cultural food security (if not physical food security) similar to those facing Old Crow. Recommendations for Action • Communities’ options for addressing their food security and cultural security issues may be explored with the assistance of researchers, leading to recommendations for adaptation planning in close collaboration with the community • Actual adaptations must be driven from the community level, and require a high degree of community consensus for success. [End Page 3] Vasiliki Douglas University of Northern British Columbia, School of Health Sciences; Hing Man Chan University of Ottawa, Department of Biology; Sonia Wesche University of Ottawa, Department of Geography; Cindy Dickson Council of Yukon First Nations; Norma Kassi Arctic Institute of Community Based Research Lorraine Netro Vuntut Gwitchin Government Old Crow Megan Williams Vuntut Gwitchin Government Old Crow Copyright © 2014 The Johns Hopkins University Press
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».