Connecting community-based monitoring to Arctic environmental decision-making and governance: A systematic scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Arctic community-based monitoring (CBM) programs have proliferated in recent decades. While the desire to influence decision-making is frequently listed as a motivation for CBM, there is a dearth of literature examining whether and how this goal is achieved in the Arctic. We draw on a systematic scoping literature review to examine the current state of the literature on Arctic CBM and environmental decision-making. Relevant articles ( n = 27) were identified through inclusion/exclusion criteria (i.e., English language, peer reviewed, published between 1991 and 2021, and based on primary research) and analyzed using a data extraction questionnaire. We find that there is a growing focus on the relationship between Arctic CBM and decision-making in a range of decision contexts, most notably including co-management institutions. We note that less attention was paid to the potential effects of the often unequal, settler-colonial politics within the broader environmental governance system on the relationship between CBM and decision-making. Indigenous peoples and Indigenous Knowledge systems play a significant role within the included references, but less than half of the included references incorporated Indigenous governance concepts to a major extent. Based on our findings, we recommend future studies engage critical analysis of the influence of the governance and politics in the Arctic (1) on environmental decision-making; (2) the politics of knowledge; and (3) the use of digital technologies in the collection, storage, and mobilization of CBM data.
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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 | 0,044 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».