Race, Indigenous knowledge, and a relational alternative in fisheries policy research
Notice bibliographique
Résumé
This paper responds to the contemporary academic and policy interest in bridging, integrating, and co-producing knowledge across Indigenous and non-Indigenous difference. I draw on my work on fish and fish relations with Nipissing First Nation (NFN), a Nbisiing Anishinaabeg community that governs its fishing activities according to community-derived law. In the form of critical policy analysis, I respond to three core research questions driving a national research partnership on Indigenous and Western knowledge systems in fisheries governance: (1) How and to what extent are different knowledge systems incorporated into fisheries governance and processes by Indigenous nations in Canada at national, regional and local scales? (2) Can varied Indigenous knowledge systems (IKS) be used to improve the effectiveness of fisheries governance at national, regional, and local scales in Canada and internationally? (3) Can various IKS be used to inform and enhance an ecosystem-based approach to fisheries management in Canada and internationally, given the complexities of ecosystems and additional uncertainties posed by climate-induced changes? Indigenous knowledge certainly could and already does improve the effectiveness of fisheries governance in Canada, but this occurs despite the dominant resource regulatory regime. At Lake Nipissing, NFN leadership and an exceptional case of provincial recognition and support for Nbisiing Anishinaabeg law and jurisdiction have resulted in the recovery of the lake’s most sought-after fish population. Ultimately, I argue against “knowing” racialized forms of difference and conclude with an alternative, relational approach to fisheries policy and knowledge research. • It is necessary to question the assumptions and interests served by mapping discrete, binarized knowledge systems. • Instead of reify difference, leverage expanding interest in Indigenous knowledge by attending to relationship and process. • Respect for difference, complexity and limits makes the partial, emergent and relational visible, and coexistence possible. • Indigenous policy tools challenge Indigenous exclusion from dominant decision-making but do not call for more 'inclusion’. • Non-Indigenous society is called to harmonize laws and ways of being with Indigenous sovereignty and caretaking relations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».