Weaving together Inuit knowledge and western science: a mixed-methods case study of <i>qilalugaq</i> (beluga whale) in Quaqtaq, Nunavik
Notice bibliographique
Résumé
The harvest and consumption of country food is a cornerstone of Inuit culture, sovereignty, food security, and nutrition. Qilalugaq (beluga whales) ( Delphinapterus leucas (Pallas, 1776)) are hunted across the Canadian Arctic and are an especially important food source for Inuit communities in Nunavik, northern Québec, Canada. The presence of environmental contaminants and nutrients in beluga has been the subject of recent research interest, including the role of selenoneine and its interactions with methylmercury. Using interviews conducted in Quaqtaq and analyses of beluga tissue samples harvested by hunters, this study aimed to bridge Inuit knowledge and scientific knowledge to understand how beluga hunting, preparation, and consumption practices may explain the different levels of selenoneine found in Nunavimmiut (Inuit from Nunavik). It also sought to characterize the health, social, and cultural importance of beluga and factors influencing its consumption. Research findings confirmed the important role of beluga in Nunavimmiut culture, food security, and nutrition. Findings documented gender-based consumption practices, including consumption of the selenoneine-rich beluga tail exclusively by women, which may explain previously documented gender differences in blood selenoneine levels. This study demonstrates the utility of weaving Inuit knowledge and scientific knowledge to inform future environmental health research, public health communications, and wildlife comanagement.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».