Indigenous Land-Based Approaches to Well-Being: The Niska (Goose) Harvesting Program in Subarctic Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Historically, goose harvesting provided a source of culturally significant, safe, and nutritious food for the Omushkego Cree of subarctic Ontario, Canada. Disruptions stemming from colonization and climate change have led to a decrease in harvesting, resulting in higher rates of food insecurity. The aim of the Niska program was to reconnect Elders and youth to revitalize goose harvesting activities and associated Indigenous knowledge within the community. The program and evaluation were built using a two-eyed seeing (Etuaptmumk) and community-based participatory research approach. Salivary cortisol, a biomedical measure of stress, was collected before (n = 13) and after (n = 13) participation in the spring harvest. Likewise, cortisol samples were collected before (n = 12) and after (n = 12) the summer harvest. Photovoice and semi-directed interviews were employed after the spring (n = 13) and summer (n = 12) harvests to identify key elements of well-being from an Indigenous perspective. The changes observed in cortisol levels for the spring (p = 0.782) and summer (p = 0.395) harvests were not statistically significant. However, there was a noteworthy increase in the subjective well-being observed through the qualitative measures (semi-directed interviews and photovoice), highlighting the importance of using multiple perspectives when assessing well-being, especially in Indigenous peoples. Future programs should incorporate multiple perspectives when addressing complex environmental and health issues, such as food security and environmental conservation, especially in Indigenous homelands worldwide.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».