Connecting local ecological knowledge and Earth system models: comparing three participatory approaches
Notice bibliographique
Résumé
In this article we analyze participatory approaches used in three research studies where local ecological knowledge (LEK) and Earth system models (ESMs) were combined to deepen our understanding of human-environment systems and produce usable data tools for decision making. In all three cases, the combination of these complimentary types of knowledge produced richer data about the environmental conditions being studied. In the first, participants used LEK to identify ways that an ESM-produced fire simulation differs from usual seasonal patterns. In the second, participants used LEK to adapt and apply regional climate projections to the specifics of local microclimates. And in the third, participants’ ecological knowledge identified important local ecosystem processes that were not currently represented in ESMs, including the distinct roles of various vegetation in local hydrology, as well as fuel loading conditions for predicting wildfire intensity. Although all three cases demonstrate how combining LEK and ESM data improves collaborative understandings of human-environment processes, we also found that key differences in the participatory approaches we used, particularly as regards timing and type of participation from local communities, produced three different sets of outcomes. Specifically, as our cases move from less (first case) to more (third case) participation and knowledge integration, the outcomes move beyond combining ESM and LEK knowledge and toward changing the design and configuration of ESMs themselves with insights from LEK. However, we simultaneously find that these deeper levels of integration require multiyear relationships between researchers and communities, agreements on data sovereignty for communities, and community’s involvement in designing and instigating the project, which are not necessary to achieve lower levels of integration. In all three cases, we found that communities are willing to participate in this work when relationships of trust have been built, data privacy and sovereignty is agreed upon and carefully protected, and epistemic differences are respected.
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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 | 0,071 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».