Understanding First Nations exposure and sensitivity to economic and ecological change in Canada
Notice bibliographique
Résumé
First Nations in Canada engage in a form of mixed economic production that includes the complementary integration of subsistence (eg hunting, fishing, gathering, sharing) and wage-earning sectors. The flexibility of mixed economies has long enabled First Nations to optimise the use and allocation of household assets (eg time, labour, income) during times of economic and ecological change. In this study, we relied on the disaggregation of household (N=1268) data to measure the extent to which First Nations households in the Peace River region of British Columbia and Alberta engage in the mixed economy. We found that 24% (N=303) of First Nations households participate at an above average level in wage-earning and subsistence harvesting and are involved in relatively dense food sharing networks. These households are in the most optimal position to respond to economic or ecological changes by exploiting the range of household assets at their disposal. Conversely, 29% (N=368) of households participate in both wage-earning and subsistence harvesting at below average levels and are largely excluded from food sharing networks. These households may be most sensitive to even modest exposure. The results of this research offer a fine scale analysis of household characteristics that can be used by First Nations governments for targeted interventions to alleviate household exposure to economic and ecological change. This article was published open access under a CC BY licence: https://creativecommons.org/licences/by/4.0 .
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».