Boundary Spanning Methodological Approaches for Collaborative Moose Governance in Eeyou Istchee
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Natural resource governance challenges are often highly complex, particularly in Indigenous contexts. These challenges involve numerous landscape-level interactions, spanning jurisdictional, disciplinary, social, and ecological boundaries. In Eeyou Istchee, the James Bay Cree Territory of northern Quebec, Canada, traditional livelihoods depend on wild food species like moose. However, these species are increasingly being impacted by forestry and other resource development projects. The complex relationships between moose, resource development, and Cree livelihoods can limit shared understandings and the ability of diverse actors to respond to these pressures. Contributing to this complexity are the different knowledge systems held by governance actors who, while not always aligned, have broadly shared species conservation and sustainable development goals. This paper presents fuzzy cognitive mapping (FCM) as a methodological approach used to help elicit and interpret the knowledge of land-users concerning the impacts of forest management on moose habitat in Eeyou Istchee. We explore the difficulties of weaving this knowledge together with the results of moose GPS collar analysis and the knowledges of scientists and government agencies. The ways in which participatory, relational mapping approaches can be applied in practice, and what they offer to pluralistic natural resource governance research more widely, are then addressed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle