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Enregistrement W4255768151 · doi:10.24124/2019/59016

Exploring Indigenous-led collaborative stewardship in a watershed context: Prespectives from the Nechako headwaters

2019· dissertation· en· W4255768151 sur OpenAlexafffund
Kate Hewitt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAppreciative Inquiry and Organizational Change
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyAustralian GovernmentUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésStewardship (theology)IndigenousWatershedContext (archaeology)Appreciative inquiryEnvironmental stewardshipTraditional knowledgeSociologyPublic relationsPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographyEcologyArchaeologyEnvironmental sciencePedagogyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research explores collaborative stewardship on a watershed scale and how local insight can assist in shaping collaborative approaches to culturally appropriate stewardship. The Cheslatta Carrier Nation (Cheslatta) have called the upper Nechako watershed home since time immemorial. They enjoyed a self-sustaining and peaceful existence until forced to leave when the waters started rising as their shores were flooded to create a reservoir. Regardless of adversity, Cheslatta have worked with passion and tenacity to restore the health of the upper watershed and the well-being of their people. Guided by Indigenous research approaches and appreciative inquiry, this research reviewed literature, documents and interviews with residents of the upper Nechako. The gathered data was then analyzed and themes were identified. The themes identified offer insights into local perspectives on stewardship, pointing especially to the ways reconciliation and community well-being can all be enhanced through cooperative and collaborative methods.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0210,016
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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