Integrating indigenous knowledge and state-of-the-art Earth observation solutions for the Sendai framework implementation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Indigenous peoples represent one of the most vulnerable groups and need access as well as hands-on experience in the use of emerging Earth observations (EO)-based DRR solutions at the community level, while balancing this learning with traditional indigenous knowledge (IK). However, complicating any engagement between EO and IK is the reality that IKs are diverse and dynamic, with location-specific relevance and accuracy. Additionally, the COVID-19 pandemic caused complex risks and cascading effects for which the world was not prepared. Thus, there is a need to examine the lessons learned and motivate emerging EO-based innovations and demonstrations related to DRR and climate change adaptation. Design/methodology/approach Hence, this study aims to undertake an in-depth assessment of IK related to DRR covering relevant UN instruments and provides state-of-the-art of opportunities presented by EO-based tools and solutions. Findings The overall research strategy was designed to integrate key components of IK for DRR in a coherent and logical way, with those offered by the EO technology developers and providers. There are several EO tools accessible that are relevant to integrate IK and complement DRR. The study examined and identified challenges and barriers to implement workable and replicable EO solutions in pursuit of resilience. Originality/value The key findings of this study will help create a balanced approach by acknowledging the importance of IK for DRR with co-development, co-creation and use of culturally relevant EO data and tools for sustainable innovation, capacity building and youth empowerment. The technological inequalities appear to be growing, and it would be challenging to meet the Sendai Framework indicators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».