First Nations’ interactions with underground storage organs in southwestern Australia, a Mediterranean climate Global Biodiversity Hotspot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims and background Underground storage organs (USOs) have long featured prominently in human diets. They are reliable year-round resources, especially valuable in seasonal climates. We review a significant but scattered literature and oral recounts of USOs utilised by Noongar people of the Southwest Australian Floristic Region (SWAFR). USOs are important to First Nations cultures in other geophyte-rich regions with Mediterranean climate, with specialist knowledge employed, and productive parts of the landscape targeted for harvest, with likely ecological interactions and consequences. Methods We have gathered Noongar knowledge of USOs in the SWAFR to better understand the ecological role of Noongar -USO relationships that have existed for millennia. Results We estimate that 418 USO taxa across 25 families have Noongar names and/or uses. Additionally, three USO taxa in the SWAFR weed flora are consumed by Noongar people. We found parallels in employment of specific knowledge and targeted ecological disturbance with First Nations’ practice in other geophyte-rich floristic regions. We found that only in 20% of cases could we identify the original source of recorded USO knowledge to an acknowledged Noongar person. Conclusion This review identified that traditional Noongar access to USOs is taxonomically and geographically extensive, employing specific knowledge and technology to target and maintain resource rich locations. However, we also found a general practice of ‘extractive’ documentation of Noongar plant knowledge. We identify negative implications of such practice for Noongar people and SWAFR conservation outcomes and assert ways to avoid this going forward, reviving Noongar agency to care for traditional Country.
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 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 | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».