Inuit uses of weather, water, ice, and climate indicators to assess travel safety in Arctic Canada, Alaska, and Greenland: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Environmental indicators are naturally occurring variables, conditions, and events that are used to assess and monitor environmental conditions and change. Inuit throughout Inuit Nunaat (Inuit circumpolar homelands) observe and experience environmental indicators as they travel year-round for harvesting and other cultural practices. Inuit draw on their observations of current conditions and their knowledge of weather, water, ice, and climate (WWIC) indicators, when seeking to predict and understand conditions that impact safe travel. This scoping review documents the types and diversity of WWIC indicators articulated in peer-reviewed and grey literature as being used by Inuit in Canada, Alaska, and Greenland to assess travel safety. Two reviewers independently screened 512 studies using pre-determined eligibility criteria and 123 studies were included for review. A total of 163 unique WWIC indicators were used across 85 communities in Canada, Alaska, and Greenland. Indicators reflect a broad range of ways that Inuit experience their environment, through sight, feel, and sound. Indicators can be considered as causal, conditional, or predictive (or a combination thereof), where knowledge of the interactions among various indicators is especially important to support safe travel. Identified gaps and future research directions included assessing key indicators to better target development of locally relevant research and information services.
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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) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».