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Enregistrement W4386332499 · doi:10.18584/iipj.2023.14.2.14942

Lost in Translation: Overcoming Distinctions in Worldviews in Environmental Impact Assessments in Canada and Russia

2023· article· en· W4386332499 sur OpenAlexaffvenueabout
Evgeniia Sidorova, Jenanne Ferguson

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousLinguisticsMeaning (existential)Space (punctuation)Traditional knowledgeSociologyPolitical scienceEpistemologyEcologyPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How would the usage of Indigenous languages contribute to overcoming the epistemological gap between Traditional Ecological Knowledge and Environmental Impact Assessments? This article examines incommensurabilities that arise in Sakha-Russian and Cree-English translations of EIA through the translations of the most common words in samples. Without being embedded in Indigenous languages, TEK and other knowledges are easily decontextualized, and results in the loss of layers of meaning. This study adopted a linguistic anthropological approach to language combined with content analysis and guided by a poststructuralist mode of analysis. We argue policies around EIA/EAs must be shifted to center Indigenous languages as the source of TEK and ensure that there is space for these languages to be used in the consultation processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,015
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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