Learning from Indigenous knowledge holders on the state and future of wild Pacific salmon
Notice bibliographique
Résumé
In response to colonial research paradigms that have subjugated Indigenous Peoples, knowledges, lands, and waters, Indigenous research methodologies have emerged to center Indigenous visions and voices in research practice. Here, we employ such methodologies to improve collective understanding of the state and future of wild Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.) and fish–people–place relationships across British Columbia’s three largest salmon-producing rivers: the Fraser, Skeena, and Nass. Through partnerships with 18 communities of “Salmon People” and semi-structured interviews with 48 knowledge holders (i.e., Elders), we learned that, on average, Elders spent more than half of a century actively engaged in salmon fishing and processing. Modern salmon catches are reported to be approximately one-sixth of what they were estimated to be five to seven decades ago, and the top five threats to salmon identified by Elders included ( i) aquaculture, ( ii) climate change, ( iii) contaminants, ( iv) industrial development, and ( v) infectious diseases. Threat priorities varied regionally, reflecting distinct lived experiences and regional variation in the prevalence and impact of different threats. Elders perceived threats to salmon equally as threats to aquatic health and human well-being, with evidence that the relationships between people and water, and salmon and people, are being profoundly transformed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».