A non-hierarchical syncretic framework to assess environmental contaminants by interdisciplinary integration of geoscience methods and culturally-centred Indigenous knowledge exchange approaches
Notice bibliographique
Résumé
Different soil and water pollution sources around an undisclosed First Nation (The FN) in Northern Ontario (Canada) are linked by community health documents and oral histories to a cluster of blood cancer. The site's environmental hydrogeochemical records available are difficult to follow, whereas geophysical data reveals possible pathways of contaminants displayed as 3D maps of subsoil contrasting geoelectrical properties. Through an Indigenous Integrated Knowledge Translation (IIKT) strategy, we have co-constructed with The FN an interdisciplinary framework of non-hierarchical syncretic exchange between geoscience-based environmental engineering praxes and Indigenous Knowledge. The IIKT is articulated through Talking Circles of flexible multidirectional exchanges between The FN and the research team, to address community-identified needs and maintain qualitative and contextual value in the investigative agenda. The Talking Circles have guided our efforts to collect, handle, integrate, and understand hydrogeochemical and geophysical data. Thus, we build a culturally-appropriate knowledge base for self-sufficient environmental monitoring capacities with the community to ensure informed decisions about the land. The sustainability of the proposed framework relies on the non-invasiveness and low cost of the environmental/engineering tools used, the transparency of the community-driven results obtained, and its scalability to other Indigenous communities.
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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 | 0,021 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».