Decolonial perspectives on climate change: Learning from the Kainai First Nation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the reflections and insights of Indigenous Elders from the Kainai First Nation in Canada regarding climate change challenges and potential solutions. Through a decolonial and Elder-led land-based learning process, the research team captured the traditional land-based knowledge of the Elders, rooted in their profound understanding of the interconnectedness between humans, nature, and climate. The findings showcase the shared concerns of Indigenous Elders and emphasize the imperative of recognizing and valuing Indigenous knowledge systems as crucial resources for climate adaptation and mitigation strategies. Indigenous land-based knowledge offers a holistic perspective that encompasses social, cultural, and spiritual dimensions, advocating for sustainable practices and harmonious coexistence with the environment. This decolonial study identifies specific strategies and practices proposed by Indigenous Elders as potential solutions to climate change challenges. The insights shared by Indigenous Elders emphasize the urgency of integrating Indigenous knowledge systems into global efforts to address climate change. By honoring and learning from their wisdom, societies can cultivate a more holistic and sustainable approach to climate adaptation and mitigation, fostering resilience, biodiversity conservation, and the well-being of both human and non-human communities.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».