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Enregistrement W4281737199 · doi:10.1177/10704965221104781

Protecting Indigenous and Local Knowledge Through a Biocultural Diversity Framework

2022· article· en· W4281737199 sur OpenAlexaff
Gabriel R. Nemogá, Amanda Appasamy, Cora A. Romanow

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Environment & Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Cultural Studies in Latin America and Beyond
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPersonhoodTraditional knowledgeMainstreamDiversity (politics)Environmental ethicsSociologyCitizen journalismEnvironmental resource managementAnthropologyPolitical scienceEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous and Local Knowledge (ILK) is intrinsically connected to knowledge holders’ worldviews and relationships to their environments. Mainstream rights-based approaches do not recognize this interconnection and are hence limited at protecting the integrity of ILK. This paper presents two cases in Colombia in which, by recognizing community-environment interconnections, the biocultural diversity framework advanced the protection of communities’ ILK. The first case draws on court findings that recognized Indigenous and Afro-descendant peoples’ biocultural rights and granted legal personhood to the Atrato River—a pioneering ruling in the American hemisphere. The second case involved participatory fieldwork with the Embera peoples in designing a biocultural community protocol, reinforcing their relationship with the forest and protecting their biocultural heritage. The two cases illustrate that the biocultural diversity framework is inclusive of Indigenous and local communities’ worldviews and is hence an essential tool for the development of culturally appropriate protective mechanisms for ILK.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,035
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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