Land-based Learning as a Methodology for Understanding Indigenous Water Governance
Notice bibliographique
Résumé
This chapter highlights the role Land-based learning can play in Indigenous community-led water governance. Indigenous community-led water governance has been highlighted as key to solving the current water crises within Indigenous communities (Hurlbert, 2022). Additionally, connection to Land 1 and culture has been identified as pillars of achieving Indigenous-led water governance. Given this, Indigenous Land-based learning has significant implications for Indigenous communities’ resource management, including water governance, particularly in Canada (Mowatt et al., 2020). Centring Indigenous community-led water governance in the broader context of Indigenous peoples’ sovereignty and self-governance, the intersection between Land and water is examined, including what this means for Indigenous-led water governance. Using Indigenous Land-based learning as a methodological framework, this chapter explores Indigenous Land-based learning as a theoretical lens for understanding Indigenous-led water governance. Indigenous Land-based learning sustains and promotes Indigenous governance (Wildcat et al., 2014). To Indigenous people, water is medicine and not just a resource for humans (Native Women’s Association of Canada, 2024). Understanding the relationship between Land and water is key to ensuring Indigenous water rights; this chapter aims to enhance access to safe drinking water by promoting Indigenous water sovereignty and self-governance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».