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Enregistrement W4408824679 · doi:10.5194/oos2025-928

“Coastal Voices”: creating resilient, reciprocal human-ocean relationships by upholding Indigenous laws through knowledge co-production and collaborative action.

2025· preprint· en· W4408824679 sur OpenAlexaffabout
Hannah Kobluk, K. Wilson, Anne K. Salomon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensInStream Fisheries Research (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocalIndigenousAction (physics)Production (economics)Knowledge productionPolitical scienceOceanographyEnvironmental resource managementBusinessLawKnowledge managementEnvironmental scienceEcologyComputer scienceGeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To secure a safe and just future for our oceans and generations to come, Coastal Voices, a transdisciplinary research collective, upholds and practices science and conservation that is revitalizing ancient Indigenous laws and knowledge systems. We are accountable to, and uphold the rights and responsibilities of, Indigenous Hereditary Leaders and their Nations along the West Coast of Canada. Coastal Voices was born out of the need to replace present colonial ocean policies and governance arrangements that have been unsuccessful at supporting resilient coastal social-ecological relationships. In contrast, ancestral Indigenous laws better reflect interlinked social and ecological processes and objectives that are place-based yet nested within regional governance systems. A Steering Committee of Indigenous Hereditary leaders, representing Chiefs’ Councils of the nuučaanuɫ, Haíɫzaqv and Xaayda Nations, guides Coastal Voices, our collective of cultural advisors, practitioners, artists, and a research team of natural and social settler scientists and Indigenous scholars. Together, we examine how the revitalization of Indigenous laws, such as respect, responsibility and balance, and stewardship practices, such as sea gardens and hunting, can support food sovereignty, cultural identity, and biodiversity conservation amid the recovery of a keystone predator, the sea otter, and a changing ocean climate. Coastal Voices strives to live our words by putting research results and stewardship practices into action. In summer 2024 we helped build a clam garden, a type of ancestral sea garden, that increases production of clams by buffering them from climate extremes. To inform continued care-taking actions in the future, we also co-created a simulation model that allows us to compare how sea otter-human-shellfish relationships may change under alternative stewardship scenarios. Through an iterative process of workshops, witnessing, interviews, and validation with Indigenous leaders, we identified diverse objectives and responsibilities of Indigenous leaders, and brought in empirical data to create a model rooted in place-based Indigenous knowledge systems, the ancient laws of balance, respect, and interconnectedness, and western science. By upholding ancestral Indigenous authority, protocols, and laws, our Coastal Voices approach reflects an ancient and unique way to create equitable, relevant science that aligns with the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous People (UNDRIP) and supports Nation-to-Nation environmental governance and knowledge mobilization processes. This approach elevates Indigenous traditions, knowledge, and governance authority in science and its application in ocean decision-making.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,026
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,024
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission2
Résumé présentoui

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