Land as a Teacher: Indigenous Food Knowledges and Perspectives from Long Plain First Nations
Notice bibliographique
Résumé
This study adopts a community-based Indigenous research approach to understanding Indigenous food knowledge and perspectives from Long Plain First Nation, Manitoba. Through in-depth interviews with nine community participants, this study emphasizes that land-based learning is not merely an educational method, but a profound way of life for Anishinaabe people, that sustains cultural continuity and resilience. For Long Plain First Nation, the land serves as an everlasting foundation of knowledge, embodying centuries of knowledge sharing, re-visioning, and reciprocity. Elders and knowledge keepers in their vital role as the bridge between the past and present, ensure that traditional food practices and transfer of knowledge is passed on to future generations. The community participants shared engaging stories on the intricate relationships among plants, animals, other relatives including stars, all living beings, and Anishinaabe stewardship. These stories also offer practical insights into sustainable way of life that are increasingly relevant in a contemporary environmental context. By recognizing the land as a teacher and prioritizing the voices of the Elders and knowledge keepers, Long Plain First Nation is reclaiming its Indigenous food systems and paving the way for future generations. It advocates for a holistic, community-centered approach to learning that respects, and amplifies Indigenous voices, fostering a sustainable future, thinking seven generations ahead.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».