Advancing Indigenous involvement in ocean monitoring through meaningful engagement and building true partnerships
Notice bibliographique
Résumé
The advancement of Indigenous involvement in ocean monitoring through meaningful engagement and true partnerships are crucial for long-term monitoring and stronger data outcomes. Coastal Indigenous communities hold unique knowledge systems of the ocean, derived from generations of living in harmony with marine ecosystems. This knowledge includes local and traditional ecological knowledge (LEK and TEK) and Indigenous knowledge systems (IKS), forming the basis of localized sustainable management strategies, including for coastal fisheries. Ocean Networks Canada (ONC), an initiative of the University of Victoria, Canada, is an ocean science and technology organization, which operates and manages ocean monitoring programs located in coastal, deep-ocean, and Arctic environments. ONC strives to build meaningful, long-term partnerships with Indigenous communities which enable the successful integration of Indigenous practices into ocean monitoring. Our approach involves bridging scientific, local, and Indigenous monitoring methods to achieve a comprehensive understanding of marine ecosystems. By combining TEK, LEK, and IK systems, we can improve decision-making in environmental and resource governance. Indigenous monitoring methods, which are often qualitative and cost-effective, complement scientific approaches by providing valuable insights that traditional science may overlook. Through active engagement and collaboration with Indigenous communities, we can develop co-management strategies tailored to their socio-ecological systems, ensuring their crucial role in understanding marine ecosystem values and risks. By treating Indigenous communities as true partners in research and governance processes, we can leverage their knowledge and expertise to create more effective monitoring frameworks that benefit both communities and the environment. This inclusive approach is vital for regions where Indigenous territorial rights and governing autonomy are increasingly recognized, leading towards a more sustainable and equitable future for ocean monitoring.
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 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 | 0,051 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».