When research relies on wildlife samples obtained from communities: a case study on local cultural contexts of beluga whale (<i>Delphinapterus leucas</i>) harvesting in Tuktoyaktuk, NT and Arviat, NU
Notice bibliographique
Résumé
Each community across Inuit Nunaat has specific histories, geography, and cultural norms or practices when it comes to beluga ( Delphinapterus leucas) harvesting. These coastal communities across Inuit Nunaat range over vast distances but share some similarities. Wildlife samples obtained from Inuit harvesters provide much of the data for current scientific literature in the Arctic. We use beluga as a case study to demonstrate the importance and value of including local contexts in wildlife research by focusing on Arviat, NU and Tuktoyaktuk, NT and their local cultural contexts of beluga harvesting and sampling. Local harvesters were interviewed about beluga to characterize the beluga hunting season, beluga harvest preference and selection, which cuts are preferred, how to examine beluga health, and research priorities. There were marked differences in all these areas between communities, except for how harvesters assess beluga health, which were similar. We also highlight potential research directions raised during the interviews. These findings confirm that there are cultural differences in beluga harvesting between these two communities. These harvest preferences should be accounted for in scientific interpretations of the data, which are often entirely derived from hunter-harvested animals. It follows then that local cultural preferences can result in biases for certain animals (size, colour), as we have shown, illustrating the importance of considering local contexts when conducting wildlife research.
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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 | 0,036 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».