Adaptation through knowledge coexistence: insights for environmental and sea lamprey stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Strategies for tackling environmental issues, including the consequences of invasive species and corresponding control efforts, are frequently approached through a Western scientific lens that often overlooks Indigenous rights and Indigenous knowledge systems. This can cause numerous issues from costly delays in implementing control programmes, overlooking vital ecosystem information and alternative options, legal action due to infringement on rights, and perpetuating systems of oppression. This research uses social science and Indigenous methodologies to understand the Denny’s Dam rehabilitation (DDR) as a case study for relationship-building and knowledge coexistence between the Saugeen Ojibway Nation and the Great Lakes Fisheries Commission in controlling sea lamprey (Petromyzon marinus), an invasive species in the Laurentian Great Lakes. To evaluate the successes and shortcomings of the project, virtual semi-structured interviews (n = 14) were conducted with key decision-makers and others involved in the rehabilitation of Denny’s Dam, a sea lamprey barrier. Analysis of these interviews identify four main factors that were crucial in the success of the DDR partnership: meaningful communication, funding and capacity, going beyond duty to consult requirements, and early engagement. The DDR shows how knowledge coexistence approaches, including Two-Eyed Seeing, can lead to equitable decision-making, foster collaboration, and contribute to addressing challenges like climate change, invasive species, and various environmental degradation.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».