Geospatial Analysis of Indigenous Opinions in the Great Lakes Region and the Province of Ontario from the 2021 International Joint Commission Great Lakes Survey
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores differences in opinions in the 2021 International Joint Commission (IJC) Great Lakes survey. Indigenous responses are compared with the full survey responses. Lake-wide comparisons are made between Indigenous respondents residing within different basins. Responses from the Province of Ontario are also analyzed at the postal-code level where a regression kriging model is built to predict responses and evaluate relevant variables for questions related to drinking water access and trust in wastewater treatment. This paper finds there are differences pertaining to concerns, opinions on severity of impacts, potential participation for protecting the health of the lakes and demographic variables that were seen between Indigenous respondents and the full survey averages. There was also differences Lake-wide in how Indigenous respondents felt about the ways in which they engage with the Lakes being threatened, as well as species of cultural importance being threatened due to the state of the Lakes. Huron and Superior respondents reported less concern, whereas Michigan, Erie and Ontario respondents reported higher concern. In Ontario, there was a contrast in the North and South pertaining to drinking water access for both the respondent and the respondent’s community, as well as perceptions in effective wastewater treatment. The North reported more disagreement with fair access to clean drinking water for both the respondents and the community, and less trust in the community’s wastewater treatment despite low response rates compared to the South.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».