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Enregistrement W4284991398 · doi:10.1093/biosci/biac053

Reciprocal Contributions between People and Nature: A Conceptual Intervention

2022· article· en· W4284991398 sur OpenAlexafffund
Jaime Ojeda, Anne K. Salomon, James K. Rowe, Natalie C. Ban

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Cultural Studies in Latin America and Beyond
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)ReciprocalIndigenousRestructuringSustainabilityRelevance (law)Intervention (counseling)SociologyEnvironmental ethicsEpistemologyEcologyPolitical scienceSocial sciencePsychologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Throughout human history, Indigenous and local communities have stewarded nature. In the present article, we revisit the ancestral principle of reciprocity between people and nature and consider it as a conceptual intervention to the current notion of ecosystem services commonly used to inform sustainability transformation. We propose the concept of reciprocal contributions to encompass actions, interactions, and experiences between people and other components of nature that result in positive contributions and feedback loops that accrue to both, directly or indirectly, across different dimensions and levels. We identify reciprocal contributions and showcase examples that denote the importance of reciprocity for our ecological legacy and its relevance for biocultural continuity. We suggest that the concept of reciprocal contribution can support transformation pathways by resituating people as active components of nature and restructuring institutions so that ethical principles and practices from Indigenous and local communities can redirect policy approaches and interventions worldwide.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,077
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations98
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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