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Enregistrement W4401811891 · doi:10.55016/ojs/sppp.v15i1.73981

Community-Based Environmental Monitoring (CBEM) for Meaningful Incorporation of Indigenous and Local Knowledge Within the Context of the Canadian Northern Corridor Program

2022· article· en· W4401811891 sur OpenAlexaboutno aff
Jen Sidorova, Luis D. Virla

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousContext (archaeology)Environmental resource managementTraditional knowledgeLocal communityEnvironmental planningGeographyEnvironmental monitoringEnvironmental sciencePolitical scienceEcologyArchaeologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meaningful incorporation of Indigenous and local knowledge (ILK) in climate change mitigation and adaptation efforts is key to accelerating effective action plans. This study argues that community-based environmental monitoring (CBEM), if done properly, can be more effective in incorporating ILK than environmental impact and monitoring based only on Western science. The paper examines successful elements, benefits, challenges and limitations in the existing CBEM studies that incorporate ILK to recognize how to design comprehensive CBEM policy for large-scale infrastructure projects such as the Canadian Northern Corridor (CNC) concept. Based on a proposed framework for CBEM implementation (CBEM-IF), the study examines three Canadian CBEM case studies: berry pollution monitoring (AB), water quality monitoring (AB, BC, NWT, NT, SK and YT) and caribou monitoring (QC and NL), to evaluate lessons learned and to inform future CNC policy development. This study illustrates how knowledge co-production provides more opportunities for actions in sustainable development and incorporates emotional and spiritual components that entail different conceptualizations of human-nature connectedness. CBEM facilitates the incorporation of ILK and science, engages community members in the monitoring process and produces research outcomes which stakeholders perceive as more legitimate and relevant. CBEM can be a powerful tool in land-use conflict resolution, and it represents an inexpensive approach to monitoring the Arctic and near-North. Indigenous leadership, technology incorporation and equal partnership with communities, and availability of institutional guidelines were identified as required to enable the proper implementation of CBEM programs within the CNC. However, certain limitations of CBEM include lack of policy and guidelines; high reliance on volunteers; lack of standardized methods; focus on specific types of a landscape; general issues with TEK incorporation into science; and policy issues due to the incommensurabilityof Western science and the ILK epistemologies. Such challenges can be generalized as technical, organizational, financial and environmental issues and can be addressed by applying successful elements from previous international and Canadian CBEM studies. The authors suggest a series of policy recommendations to enable the implementation of CBEM as a means for meaningful incorporation of ILK on sustainable development projects and the CNC.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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