Indigenous knowledge‐bridging to support ecological stewardship in Canada and Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous peoples worldwide assert their cultural and political governance through ecological stewardship and traditional land use. With the rapid degradation of ecosystems globally, there is a growing need to strengthen the role of Indigenous knowledge systems and values in environmental stewardship. One promising yet understudied way to meet this need is through knowledge‐bridging. We explore how international knowledge‐bridging fosters solidarity in the ongoing struggle for Indigenous self‐determination and resource rights. Drawing from exchanges between Maasai communities in Tanzania and First Nations in British Columbia and the Yukon, we examine how Indigenous groups assert their roles as environmental stewards through distinct governance systems. Despite Indigenous communities being embedded in vastly different histories and political contexts, our research highlights shared concerns about climate change and other stressors, underscoring the urgency of knowledge‐bridging and strengthened connections. Bridging Indigenous knowledge systems in environmental stewardship diversified ecological governance perspectives by fostering mutual support and learning. Our work highlights the ecological relevance of upholding cultural teachings that promote sustainability through arts‐based methods and participatory videography for contextually relevant storytelling. Participatory video proved to be an accessible and powerful tool for cross‐cultural knowledge exchange. Follow‐up interviews affirmed the impact of this method, revealing how Indigenous participants felt empowered and motivated to support co‐learning in the context of growing pressure on nature and its resources. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».