Indigenous‐led research on traditional territories highlights the impacts of forestry harvest practices on culturally important plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous knowledge and governance are critical to successful conservation and Indigenous Peoples' ability to live sustainably on their lands. However, various industrial land use practices impact the conservation value and traditional resources these lands provide. Here, we evaluated the effects of harvest, glyphosate application, and fire on 51 edible and medicinal plant species identified by traditional knowledge of Indigenous Peoples in the western boreal forest of Canada, a landscape of rapid industrialized landscape change. We collected vegetation data between 2007 and 2020 and used linear models and machine learning to model the richness and abundance of edible and medicinal plant species. Glyphosate application and harvest best explained the richness and abundance of species. Despite our models' indication that species richness and abundance were higher in harvested and treated study sites, detailed qualitative data based on local Indigenous knowledge suggest these forestry practices negatively impacted Indigenous Peoples' ability to use traditional plants. Importantly, plants in areas treated with glyphosate were unsuitable for human consumption and exhibited abnormal color and flavor presentations. Concerns over access to traditional resources are increasingly important as industrial impacts continue to expand globally. Thus, we hope that this Indigenous‐led study design leveraging both quantitative and qualitative data can result in successful partnerships that better reflect the environmental concerns of Indigenous Peoples.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle