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Enregistrement W4387522959 · doi:10.1088/2752-664x/ad0241

Ensuring continuity and impact in Arctic monitoring: a solution-orientated model for community-based environmental research

2023· article· en· W4387522959 sur OpenAlexaffabout
Louise Mercer, Dustin Whalen, Deva-Lynn Pokiak, Michael Lim, P. J. Mann

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésIndigenousArcticEnvironmental resource managementParticipatory action researchWorkflowBaseline (sea)Environmental planningProcess managementCorporate governanceCommunity engagementThe arcticSettlement (finance)BusinessComputer scienceManagement sciencePolitical scienceEngineeringEnvironmental scienceSociologyPublic relationsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0100,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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