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Enregistrement W4309698132 · doi:10.20507/maijournal.2022.11.1.1

State agencies and researchers engaging with indigenous communities on climate change adaptation planning: A systematic review

2022· review· en· W4309698132 sur OpenAlexaboutno aff
Bridgette Masters‐Awatere, Patricia A. Young, Rebekah Graham

Notice bibliographique

RevueMAI Journal A New Zealand Journal of Indigenous Scholarship · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waikato
Mots-clésIndigenousInclusion (mineral)Climate change adaptationClimate changeTraditional knowledgeKnowledge translationPolitical scienceAdaptation (eye)Strategic planningState (computer science)GeographyEnvironmental resource managementLibrary sciencePublic administrationPublic relationsEnvironmental planningKnowledge managementSociologySocial scienceBusinessPsychologyEcologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review centres planning, policy and/or strategic developments and implementation of climate change adaptation with Indigenous groups in Australia, Pacific Islands, Canada and the United States. We used PRISMA protocols to search five databases. The search was organised around three core areas: Indigenous people groups, climate change strategic planning, and Indigenous knowledge and active participation. A total of 6,338 articles from five databases were identified. Records were screened by title and abstract, leaving 87 articles that were assessed by full text. A total of 22 studies were included. The He Pikinga Waiora Implementation Framework was used as a matrix to analyse included articles. While studies included Indigenous groups in their research, most did not score highly for active inclusion of Indigenous knowledge, integrated knowledge translation or systems change. In general, studies had mediocre processes of inclusion that resulted in average responses and modest influence in decision-making forums

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0150,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,014
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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,099 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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