Ensuring continuity and impact in Arctic monitoring: a solution-orientated model for community-based environmental research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Community-based monitoring (CBM) is increasingly cited as a means of collecting valuable baseline data that can contribute to our understanding of environmental change whilst supporting Indigenous governance and self-determination in research. However, current environmental CBM models have specific limitations that impact program effectiveness and the progression of research stages beyond data collection. Here, we highlight key aspects that limit the progression of Arctic CBM programs which include funding constraints, organisational structures, and operational processes. Exemplars from collaborative environmental research conducted in the acutely climate change impacted Hamlet of Tuktoyaktuk, Inuvialuit Settlement Region (ISR), Canada, are used to identify co-developed solutions to address these challenges. These learnings from experience-based collaborations feed into a new solution-orientated model of environmental community-based research (CBR) that emphasises continuity between and community ownership in all research stages to enable a more complete research workflow. Clear recommendations are provided to develop a more coherent approach to achieving this model, which can be adapted to guide the development of successful environmental CBR programs in different research and place-based contexts.
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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 | 0,063 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,023 |
| Communication savante | 0,024 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».