Rebuilding Yunesit’in fire (<i>Qwen</i>) stewardship: Learnings from the land
Notice bibliographique
Résumé
Yunesit’in First Nation is reclaiming fire stewardship after generations of suppression. Applying a “learning by doing” approach, Yunesit’in members plan and implement proactive fire practices to the landscape, which are low intensity cool burn fires driven by the needs of the landscape and community goals. Through a structured monitoring and evaluation process, the participants generate knowledge and science on fire stewardship; the outcomes are documented and mobilized in various ways, including video, photos, and peer-reviewed articles. The pilot program has initially been evaluated through four general measures: area stewarded (in hectares); people employed and trained (number and diversity of people employed); the level of planning, vision, and program sustainability (generating plans where fire is a tool to meet the goals in these plans, supported by carbon funds); and partnerships and knowledge mobilization, (fostering partnerships for knowledge production and mobilization). On these measures, the program is growing and is a success. A holistic framework is being developed by the community, which encompasses ecological, social, economic, and cultural indicators, including a health and wellbeing evaluation framework to assess the physical, mental health and wellbeing benefits for participants in the program. A holistic approach is critical for understanding the connection between people, place and the role that fire stewardship plays in mediating positive outcomes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».