Saugeen Ojibway Nation community input and action: Initiating a two-eyed seeing approach for dikameg (Coregonus clupeaformis) in Lake Huron
Notice bibliographique
Résumé
Two-Eyed Seeing (Etuaptmumk in Mi’kmaw) involves seeing with the strengths of Indigenous ways of knowing through one eye, that of Western ways through the other, and using both eyes together to benefit all. Originating from Mi’kmaw Elder Dr. Albert Marshall, its benefits have been demonstrated across a broad array of disciplines, including fisheries research and management. We initiate a Two-Eyed Seeing approach to inform research priorities and explore solutions for the co-managed Saugeen Ojibway Nation lake whitefish (dikameg in Anishinaabemowin) fishery, in light of recent declines that remain poorly understood. We held interviews with harvesters and community members from the Chippewas of Nawash Unceded First Nation and the Chippewas of Saugeen First Nation through focus groups in each community, in addition to surveys that were completed at a community celebration in Nawash, to draw from the communities’ knowledge related to causes of dikameg declines, actions that could be taken to address them, and the future of the fishery in Lake Huron. Participants identified 19 themes, of which the most frequently mentioned were: 1) Harvesting, 2) Non-indigenous and invasive species, 3) Stocking of other fish species, 4) Habitat and water quality, 5) Assisting dikameg reproduction, 6) People and the community, 7) Ecological effects, and 8) Aquaculture and hatcheries for dikameg. Herein, we describe the communities’ concerns and demonstrate how these have formed the foundations of collaborative and community-based research initiatives aimed at applying Indigenous and Western scientific-based knowledge systems to better understand dikameg and their recent declines in Lake Huron.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».