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Enregistrement W4400206298 · doi:10.3390/fire7070222

Indigenous Fire Data Sovereignty: Applying Indigenous Data Sovereignty Principles to Fire Research

2024· article· en· W4400206298 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFire · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSovereigntyStewardship (theology)Traditional knowledgeEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental planningPublic administrationGeographyLawEcologyPoliticsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Peoples have been stewarding lands with fire for ecosystem improvement since time immemorial. These stewardship practices are part and parcel of the ways in which Indigenous Peoples have long recorded and protected knowledge through our cultural transmission practices, such as oral histories. In short, our Peoples have always been data gatherers, and as this article presents, we are also fire data gatherers and stewards. Given the growing interest in fire research with Indigenous communities, there is an opportunity for guidance on data collection conducted equitably and responsibly with Indigenous Peoples. This Special Issue of Fire presents fire research approaches and data harvesting practices with Indigenous communities as we “Reimagine the Future of Living and Working with Fire”. Specifically, the article provides future-thinking practices that can achieve equitable, sustainable, and just outcomes with and for stakeholders and rightholders (the preferred term Indigenous Peoples use in partnerships with academics, agencies, and NGOs). This research takes from the following key documents to propose an “Indigenous fire data sovereignty” (IFDS) framework: (1) Articles declared in the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (UNDRIP) as identified by the author and specified in Indigenous-led and allied Indigenous fire research in Australia, Canada, and the U.S.; (2) recommendations specific to cultural fire policy and calls for research in the 2023 Wildland Fire Mitigation and Management Commission report; (3) research and data barriers and opportunities produced in the 2024 Good Fire II report; and threads from (4) the Indigenous Fire Management conceptual model. This paper brings together recommendations on Indigenous data sovereignty, which are principles developed by Indigenous researchers for the protection, dissemination, and stewardship of data collected from Tribal/Nation/Aboriginal/First Nations Indigenous communities. The proposed IFDS framework also identifies potential challenges to Indigenous fire data sovereignty. By doing so, the framework serves as an apparatus to deploy fire research and data harvesting practices that are culturally informed, responsible, and ethically demonstrated. The article concludes with specific calls to action for academics and researchers, allies, fire managers, policymakers, and Indigenous Peoples to consider in exercising Indigenous fire data sovereignty and applying Indigenous data sovereignty principles to fire research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,015

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle