Advancing water justice through a tribally-driven partnership: Designing sustainable rainwater harvesting systems in the Yukon–Kuskokwim delta of Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Community driven co-design models can help collaborators to respectfully engage in projects that provide much-needed resources and services to underserved communities. For example, partnerships between tribal, academic, and non-profit collaborators have the potential to generate positive outcomes for communities when individual efforts by those same groups may be less successful. However, cultural and spiritual differences between collaborators (particularly tribal and non-tribal) can lead to misunderstandings and negative project outcomes, despite good intentions and an honest effort by collaborators to achieve a common goal. Here, we provide a case study of a community-driven co-design project involving tribal, academic, and private collaborators to design and build a rainwater harvesting system with the Akiak Native Community (ANC), and their tribal council in Alaska, USA. A novel collaborative co-design process honoring the tribal sovereignty of the ANC is emphasized in this case study; a design model that is poorly represented in the literature with real-world examples. Logistics associated with designing and constructing the community-use rainwater harvesting system on Alaskan tribal lands is reviewed but the focus of this work is on the collaborative design process more so than the construction of the water harvesting system end product. More explicitly, the use of multiple approaches to promote collaborator involvement along with an emphasis on developing community driven project goals are highlighted as essential steps in our co-design process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».