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Enregistrement W4285235191 · doi:10.1139/facets-2021-0067

Community participation in coastal and marine research and monitoring in Inuit Nunangat: a scoping literature review

2022· article· en· W4285235191 sur OpenAlexafffundvenueabout
Arden Drake, Aleksandra Perković, Connor Reeve, Steven M. Alexander, Vivian M. Nguyen, Karen M. Dunmall

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésOperationalizationIndigenousCommunity engagementCLARITYCommunity participationCitizen scienceTransparency (behavior)Public relationsExploratory researchPeer reviewPolitical scienceSociologyEnvironmental planningGeographySocial scienceSocioeconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, the participation of Indigenous communities in research and monitoring is growing in response to calls for partnerships and heightened interest in bridging Indigenous and Western science-based knowledge. Yet, as settler scholars, we have noted inconsistencies in the articulation and operationalization of community participation in peer-reviewed literature. We conducted a scoping review of community participation in coastal and marine research and monitoring across Inuit Nunangat. This resulted in 72 studies, most of which were undertaken in Nunavut. Fourteen terms were used to articulate community participation, the most common being: participate, collaborate, community-based, consult, or variations of these terms. Among the studies that used community participation terms, we found that authors only defined terms 10% of the time. Community participation was operationalized primarily through interviews, mapping, and field observations. We assessed studies across a spectrum of community participation levels and found that most studies (81%) reflected minimal levels of participation (i.e., consultative, contractual, and less than contractual). Our results highlight the need for clarity in language use, transparency in reporting research practices, and stronger efforts to support Indigenous leadership and decision-making authority, all of which must be defined on a community or project basis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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