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Enregistrement W4408431830 · doi:10.5194/egusphere-egu25-12376

Bridging knowledge systems in the Amazon through co-creation for resilient water management

2025· preprint· en· W4408431830 sur OpenAlexaff
Rodolfo Nóbrega, Sabina Cerruto Ribeiro, Amy Penfield, Shirley Famelli, Magali F. Nehemy, Evan Bowness, Ulisses Alencar Bezerra, Sabrina Holanda Oliveira, Carlos de Oliveira Galvão, Aldrin Martin Pérez-Marin, John Cunha

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensWestern UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Amazon rainforestKnowledge creationBusinessKnowledge managementComputer scienceEnvironmental resource managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Amazon rainforest stands at the forefront of socio-ecohydrological challenges, with ever-growing extreme events such as droughts and floods disrupting ecosystems and local communities. Addressing these issues requires co-creative and transdisciplinary approaches that blend scientific knowledge with the lived experiences and expertise of diverse stakeholders. Here, we present three distinct co-creation initiatives in the Amazon, each at a different stage of development, to illustrate the transformative potential, complexities and opportunities of participatory water resources management. First, the PAB-Brasil 2024 (Brazilian Action Plan for Combating Desertification and Mitigating Drought) demonstrates the importance of multi-level co-creation in policy-making. This initiative employed a decentralised and inclusive participatory methodology, with regional seminars designed as spaces for dialogue and collaborative knowledge production. Drawing from popular education principles inspired by Paulo Freire’s critical pedagogy, the seminars in this project integrated traditional knowledge from Indigenous, Quilombola, i.e. descendants of Africans who resisted enslavement and established autonomous communities, and rural communities with scientific expertise. The process involved structured group dynamics, thematic discussions, and collective drafting of policy recommendations aimed at addressing land degradation and safeguarding water resources. The outcomes contribute to a national strategy that reflects regional needs and aligns with global frameworks such as the UN Convention to Combat Desertification. Secondly, The 3R Project, now in its implementation phase, addresses land-use pressures within the Chico Mendes Extractive Reserve in the state of Acre, Brazil, where deforestation and unregulated cattle ranching compromise water access. The methodological approach combines stakeholder interviews, spatial mapping, and policy analysis to understand the socio-political drivers of water scarcity. The project’s participatory framework prioritises local stakeholder voices, proposing the use of actor-centred workshops to collaboratively design land management solutions that mitigate water scarcity while fostering sustainable livelihoods. The initiative also builds on long-standing community relationships, ensuring that legal, social, and cultural perspectives inform the strategies. Finally, the T-SECA Project (Transdisciplinary Social Ecohydrology for Community Adaptation), in its design development phase, exemplifies a community-led research approach. Centred in the Mundurukú Indigenous territory in Pará, this initiative aims to use participatory visual social science methods such as photovoice and videovoice to capture local narratives of changes in water dynamics in the environment. In this project, community members will co-direct research priorities by documenting their lived experiences of floods and droughts through visual media. The team integrates these insights with scientific ecohydrological data, such as precipitation, streamflow, and groundwater levels, supplemented by isotope tracing to understand water sources and flows. The goal is to co-develop adaptation plans tailored to the community's needs, with outputs intended to support large-scale implementation. These three initiatives reaffirm the need for iterative, inclusive, and place-based co-creation processes in hydrology and water management. By prioritising mutual learning and power-sharing among scientists, policymakers, and local stakeholders, these initiatives aim to promote actionable solutions that are both scientifically robust and socially grounded. This presentation invites discussion on how co-creation can be scaled and diversified in hydrological sciences to address complex water challenges across diverse socio-ecological contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,016
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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