Indigenous Land-Based Perspectives on Environmental Sustainability: Learning from the Khasis Indigenous Community in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This research explores Indigenous land-based perspectives on environmental sustainability, centering on the Khasis Indigenous community in Bangladesh. With a critical connection to their land-based cultural heritage and environment, the Khasis community offers a distinctive perspective for examining environmental challenges. Emphasizing the traditional land-based knowledge and practices of the Khasis, as well as their insights on environmental challenges, this study employs a land-based theoretical framework. It sheds light on the adaptive strategies of Khasis Indigenous communities amidst shifting environmental conditions, illustrating how they integrate sustainable practices into daily life by drawing upon Indigenous land-based knowledge and practices to mitigate environmental risks. Additionally, the research scrutinizes the challenges faced by the Khasis in preserving their land-based knowledge, practices, and identity in the face of a global environmental crisis. The findings contribute to broader discussions on Indigenous land-based knowledge and practices and their significance in contemporary climate discourse. By amplifying the voices of the Khasis Indigenous community’s land-based knowledge and practices, this study advocates for the incorporation of Indigenous perspectives into climate policies and interventions. It underscores the necessity for a more inclusive and culturally sensitive approach to environmental sustainability, one that acknowledges and respects the resilience of Indigenous communities like the Khasis in Bangladesh.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».