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Enregistrement W4392052262 · doi:10.4039/tce.2024.2

Nunavik Sentinels: documenting northern insect biodiversity and supporting Indigenous youth leadership through participatory research and education

2024· article· en· W4392052262 sur OpenAlexaffabout
Amélie Grégoire Taillefer, Maxim Larrivée, Julia J. Mlynarek, Haylee Petawabano, Marjolaine Giroux

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Entomologist · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensConcordia UniversityEspace pour la vie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousBiodiversityCitizen journalismParticipatory action researchGeographyPolitical scienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningEcologySociologyBiologyAnthropologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is strong evidence that a biodiversity crisis is underway, fuelled by pollution, climate change, and invasive species. These impacts are especially important in northern Canadian regions. However, insect and other arthropod monitoring in Northern Canada urgently needed for land preservation is lacking. This paper presents the Nunavik Sentinels, a community-based participatory research programme (see definition, Table 1), that is aiming to fill those knowledge gaps while promoting collaboration among all stakeholders (organisations and members of northern communities, and scientists). Nunavik Sentinels is a unique insect-monitoring programme facilitated by the Montréal Insectarium – Espace pour la vie (Montréal, Québec, Canada), making entomology accessible to Indigenous youth by providing them with tools to lead expeditions in unexplored habitats and involving them in data collection. We present how this programme came to existence and its four-pillar framework ( i.e. , training land camp, summer employment, educational kit, and research). We touch upon how the programme is continually evolving. Finally, we demonstrate the benefits of the programme and how it will help better define the actions to be taken to prepare for future changes in northern biodiversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,420
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,007 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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