Notice bibliographique
Résumé
Canadian Indigenous research in the past had had a history of deception. However, the European settlers later acknowledged the injustice committed in research and now actively engaged and respect their perspectives. Miawpukek First Nation (MFN) community in Newfoundland and Labrador is considered one of Canada's most well-administered Indigenous communities due to strong leadership and pragmatism in every developmental activities, including research. MFN has integrated indigenous perspectives in the health and wellbeing of the community. In the health care center, they did not put indigenous medicines into the modern-day clinic. They did not discourage it, but indigenous medicines were done through focusing on the land with hunting and gathering to make these indigenous medicines. There are many different kinds of health care. The Indigenous people prefer to walk through the woods to gather natural medicines. The community has integrated lighted walking trails, a gym, weight rooms and a community garden to help with their well-being and mental health. They are trappers and hunters and live off the land. Therefore, prefer this way of life over modern medicine when able. The climate change and planetary health crisis in the world is affecting everyone and everything, lands, oceans and animal migration are all being affected. The Indigenous communities used to do their fishing in the winter when the ice froze but because of the climate change there is no ice to fish on. The animals moved further south, for example, the polar bears to find food as well the fish farms are dying off. Everyone must play their part and work more towards green energy.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,003 |
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 ».