How is the Land linked to the brain?
Notice bibliographique
Résumé
Strategies to improve mental health must include Indigenous knowledge and ways of living and expression, starting with acknowledging the fundamental importance of connection between the Land and the brain. In this chapter we present and discuss stories about places and land. These stories are fundamental for all people, as they ensure that memories and knowledge are kept alive and thus guide us. Stories teach us how to understand ourselves and how to interact in our relationships with things known and unknown, in a landscape populated by our past and our present. We use Fjellheim’s concept of Sámi cultural landscape to show how ways of living, knowing and being are integrated into ongoing cultural connection to the Land. Fjellheim’s mapping of the Sámi cultural landscape, which analyses the route of South Sámi reindeer herders at Røros, provides a theoretical framework for understanding the relationship between cognition, feelings, attitudes, values, social relations and the Land. We continue with an auto-ethnographic process and set out to investigate which stories about place and Land matter for us, and why. These stories carry memories of the past and experiences we, or people we know, have had. We then present a story of how Land is related to mental health through detailing the impact of wind farms on Sami youth. The colonial past and present harms the connection to cultural landscape, and wants to deny Indigenous relations to Land.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».