Co-creating Ethical Space in wildlife conservation: a case study of moose (Mooz; <i>Alces alces</i>) research and monitoring in the Robinson Huron Treaty region (Ontario, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The strengths of Indigenous Knowledges and need for reconciliation are increasingly recognized within conservation, leading to a rise in collaborative, cross-cultural research initiatives. As both a cultural keystone and important harvest species, moose are of value to both Indigenous and non-Indigenous Peoples, presenting an opportunity to pursue moose monitoring strategies that embrace the strengths of Indigenous and Western knowledges. While various frameworks provide theoretical direction on how to do so, few resources outline how to apply them in practice. Leaning on guidance of the Ethical Space framework, we explored the meaning and application of value-based approaches in the context of moose monitoring in central Ontario through semi-structured interviews with First Nation communities, the Ontario provincial crown government, and academic researchers. Collectively, 20 core values were identified to be important when bringing Indigenous and non-Indigenous partners together, coupled with a range of tangible actions necessary for fostering Ethical Space. Values and actions reflected three main themes: an emphasis on the long term, the importance of building and maintaining relationships, and the ability to evolve and adapt over time. Insights from this research provide tools and guidance for others interested in enacting Ethical Space in the context of cross-cultural wildlife monitoring and research.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».