Knowledge System Dynamics Andean Native Potato Production
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indigenous Knowledge Systems of rural Campesino communities in the Peruvian Andes are critical for ongoing maintenance and conservation of local food systems, supporting communities’ food and nutrition security while stewarding native potato genetic diversity. These knowledge systems face multi-level, compounding threats of erosion and remain misunderstood and misrepresented in research. To respond to and address these threats, these Indigenous Knowledge Systems must be understood not as static, but as dynamic processes of production and reproduction. Methods: Original research was conducted with two Campesino communities in the Peruvian highlands, Huancachi and Quilcas, both recognized for continued use of the ancestral system of ‘turno’ cultivation, a communal land management strategy and system of sectoral fallowing, and their stewardship of native potato biodiversity. Data was collected using mixed-method Participatory Action Research. This study uses systems thinking to examine, map and understand dimensions of local knowledge system in both communities and how they underpin Turno cultivation, examining the relationship between knowledge systems and native potato conservation.Results & Conclusion: Results from this study suggest the integral role that land, culture and worldview play in sustaining and reproducing Indigenous Knowledge for Turno cultivation, as well as the role of external actors in shaping relationships between systems elements. This study found that as access and ownership over land is threatened, the power and influence of external actors over these local knowledge systems is increased, which in turn shapes relationships and functions of the knowledge system.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».