“My Jijii would always tell me: We're getting you ready. We're getting you ready”: Indigenous presencing in adventure tourism
Notice bibliographique
Résumé
While there has been a general increase in Indigenous-owned and operated tourism companies across Turtle Island (currently known as North America), the same is not true for what is commonly referred to as “adventure tourism”, and specifically, in whitewater river canoe and raft guiding. There are still several barriers that continue to keep many prospective Indigenous guides out of the industry and off their traditional lands. This can work to perpetuate the myth that adventure tourism marketing relies on, that the rivers, lakes, and land they guide their clients on are an untouched and unpeopled “wilderness”. Peel River Watershed protector and activist Bobbi Rose Koe started an adventure tourism company, Dinjii Zhuh Adventures, to address these inequities. She aims to change the culture of guiding and tourism through introducing more Indigenous youth to their traditional watersheds, to train them as whitewater canoeing and rafting guides, and to support them in their employment and career development with the ultimate goal of land protection. This paper, co-written as a dialogue guided by the voice and perspective of Bobbi Rose, will weave together a story of the impact Indigenous presence has on the land, Indigenous youth, non-Indigenous guides and clients, other tourist operators, and the industry in general. Our conversation begins and ends with the role Indigenous presence plays in land and cultural governance and protection. We share these conversations, opportunities, challenges, and imagined futures to invite tourism researchers, operators, and guides to reflect, as well as to offer encouragement and camaraderie to other Indigenous guides and tourist operators.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».