Notice bibliographique
Résumé
The growing datafication of the world continues to be a pressing concern for critical geographers. Indigenous scholars are also challenging western research paradigms for under-representing the social effects that datafication imposes on Indigenous communities. This paper adds to these conversations by closely examining the problematic of carbon datafication in Indigenous places using the author's positionality as an Indigenous-Naga geographer. The author simulated carbon maps of Nagaland (northeastern India) to demonstrate the datafication of Indigenous places into carbon commodities, and then used the maps and his emic perspectives to interview Naga tribesmen and tribeswomen about carbon datafication. Selected interviews are highlighted in this paper to contextualize the social effects of carbon datafication on Naga epistemologies of forests, material reorganization of space, and carbon enclosures for global marketization. The paper also examines the limitations of alternative non-digital mapping, as well as the opportunities for locally repurposing GIS applications to involve and benefit Indigenous communities. Elements of local agency and the speculative effects of carbon markets are also discussed in the inter-tribal sociopolitical context of Nagaland.
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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 | 0,024 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,101 |
| Communication savante | 0,019 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 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 ».