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Enregistrement W4400933617 · doi:10.1139/cjfas-2023-0252

Community experiences and perceptions of aquatic change in ᑭᙵᐃ <sup>ᑦ</sup> , ᓄᓇᕗ <sup>ᑦ</sup> (Kinngait, Nunavut)

2024· article· en· W4400933617 sur OpenAlexaffvenueabout
Arden Drake, Laurissa Christie, Vivian M. Nguyen, Steven M. Alexander, Karen M. Dunmall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCarleton UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEcologyPerceptionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and development are shaping Arctic ecosystems in unprecedented ways that are intimately known to Inuit. To document changes in aquatic habitats and species near Kinngait, Nunavut, researchers co-created a questionnaire with the Aiviq Hunters and Trappers Association and community technicians. Inuit knowledge, centered on experiences and perceptions of marine, coastal, and lacustrine shifts, was gathered from 39 knowledge holders. Responses indicated that across ecosystems, turbidity and waves are not likely changing, wind and erosion may be changing, and water is warming. Ice is thinner, breaking up earlier, forming later, and diminishing in extent. These shifts are altering harvest timing in the spring and winter, and are rendering travel on the land increasingly difficult. While most knowledge holders reported no change in the diversity and abundance of marine mammals, fishes, and invertebrates, others expressed that ringed seal and beluga whale may be declining, salmon are appearing, and mussels are proliferating. Inuit insights and voices consolidated through this endeavour will serve the community and contribute to a baseline of knowledge to help understand ongoing change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,274 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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