The global relevance of locally grounded ethnobiology
Notice bibliographique
Résumé
While ethnobiology is a discipline that focuses on the local, it has an outstanding, but not yet fully realized potential to address global issues. Part of this unrealized potential is that universalistic approaches often do not fully recognize culturally grounded perspectives and there are multiple challenges with scaling up place-based research. However, scalability is paramount to ensure that the intimate and context-specific diversity of human-environmental relationships and understandings are recognized in global-scale planning and policy development. Here, we identify four pathways to enable the scalability of place-based ethnobiological research from the ground up: local-to-global dialogues, aggregation of published data, multi-sited studies, and geospatial analyses. We also discuss some major challenges and consideration to encourage continuous reflexivity in these endeavours and to ensure that scalability does not contribute to unnecessarily decontextualizing, co-opting, or overwriting the epistemologies of Indigenous Peoples and local communities. As ethnobiology navigates multiple scales of time and space and seeks to increase its breadth, this study shows that the use of deliberately global approaches, when carefully nested within rich field-based and ecological and ethnographically grounded data, can contribute to: (1) upscaling case-specific insights to unveil global patterns and dynamics in the biocultural contexts of Indigenous Peoples and local communities; (2) bringing ethnobiological knowledge into resolutions that can influence global environmental research and policy agendas; and (3) enriching ethnobiology's field-based ethos with a deliberate global analytical focus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».