Changing Winter Landscapes: Extreme Weather Events and Meanings of Snow for Sámi Reindeer Herders
Notice bibliographique
Résumé
Snow is a crucial part in the lives of Sámi reindeer herders, and changes in snow conditions can affect their well-being in multiple ways. However, meanings and emotions associated with snow are rarely considered in research on reindeer herding and climate change. Based on thematic interviews with reindeer herders in two reindeer herding co-operatives in the Sámi Homeland in Finland, we examined the roles and meanings of snow for Sámi reindeer herders and impacts of the extreme winter events of recent years on their well-being. In addition, based on a literature survey, we considered the role of reindeer herders’ snow knowledge in climate change research related to the Sámi area in Finland, Sweden, and Norway. Our results show that snow plays multiple roles in the lives of reindeer herders. The extreme snow conditions of recent years have had a significant negative impact on reindeer herder well-being, and at the same time, snow is connected to happiness, sense of place, and cultural continuity. The embeddedness of snow with different kinds of cultural and intrinsic meanings should receive more attention in research on the impacts of climate change on the lives of Sámi and other Arctic peoples. In the literature we analyzed, the snow knowledge of Sámi reindeer herders was constructed in multiple ways. This practical knowledge system informing, as it does, daily activities and assessments of the future, is not only crucial for reindeer herders themselves, but also for society at large, as it can enhance education and bring important insights into climate change research and adaptation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».