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Enregistrement W4380203620 · doi:10.1002/2688-8319.12236

Insights from the remote co‐creation of an Indigenous knowledge questionnaire about aquatic ecosystems in Kinngait, Nunavut

2023· article· en· W4380203620 sur OpenAlexafffundabout
Laurissa Christie, Arden Drake, Adam Perkovic, Ooloosie Manning, Sheojuk Peter, Pudloo Qiatsuq, Steven M. Alexander, Vivian M. Nguyen, Karen M. Dunmall

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCarleton UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCarleton University
Mots-clésIndigenousGeneral partnershipArcticProcess (computing)Environmental resource managementTechnicianTraditional knowledgeAquatic ecosystemClimate changeGeographyEnvironmental planningBusinessEcologyPolitical scienceEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is growing interest in co‐developing research projects that more fully address the priorities of Indigenous communities throughout the Canadian Arctic and beyond. However, details regarding collaborative methods are often not adequately described in the literature. Here, we describe a process to remotely co‐create a questionnaire compiling Indigenous knowledge about local aquatic species and their habitats with the community of Kinngait, Nunavut. This project was undertaken in response to interest expressed by the Aiviq Hunters and Trappers Association in understanding and assessing the impacts of climate change on coastal ecosystems. Researchers from Fisheries and Oceans Canada and academic partners drafted an initial questionnaire that was revised through a series of collaborative sessions with community‐based technicians. We detail the stages of this process and discuss elements that enabled co‐creation including: adaptable and frequent communication, community technician roles, and a pre‐existing partnership. This paper emphasizes that project co‐development and the co‐creation of research tools can be a mutually beneficial process that can broaden our collective understanding of the impacts of climate change on Arctic aquatic ecosystems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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