Approaches and methods used to bring together Indigenous and Environmental science Knowledge in environmental research: A systematic map protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The bringing together of multiple knowledge sources, such as Indigenous knowledge (IK) and Environmental science Knowledge (ESK), is a topic of considerable interest and significance in environmental research. In the areas of resource management for example, the bringing together of IK and ESK datasets has raised considerable interest for its potential to increase understanding and provide insights into complex phenomena such as the effects of climate change and variability on wildlife health and distribution. The potential benefits that exist from merging these knowledge sources have been widely acknowledged. However, navigating the complex processes involved in knowledge linking continues to pose significant challenges. This systematic mapping protocol will guide the collection and analysis of literature to examine the approaches and methods used in published studies that aim to bring together Indigenous and Environmental science Knowledge in environmental research. The particular focus of this examination is placed on identification of the types of approaches and methods used to merge IK and ESK datasets at the stages of data analysis, results, and interpretation/discussion in the research process. Through a scoping exercise, a draft search string was developed based on a predetermined list of keywords. Consultation was held with a senior Indigenous scholar to advise on the keywords used and consideration for IK likely to be represented in the collected literature. The final search string will be applied to online bibliographic databases to collect studies published in peer‐reviewed journals. The final capture of the search will be screened in two stages: (1) at the level of title and abstract and (2) at full‐text. All studies included will be coded using a standardised coding template and a narrative synthesis approach will be used to identify patterns in the evidence, including knowledge gaps and clusters. Practical implication : The resulting systematic map, following the outlined procedures in this protocol and considering guidelines from the Collaboration for Environmental Evidence (CEE) and Reporting standards for Systematic Evidence Syntheses (ROSES), can serve to support and inform future research endeavours engaged in working towards the linking of IK and ESK, with practical implications for communities and policymakers.
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 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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».