St. Lawrence River Strategy: Connecting community for a beautiful and healthy Kaniatarowanenneh
Notice bibliographique
Résumé
The challenges of responding to complex environmental issues and widespread environmental injustice have led to calls for greater collaborative engagement and participation in environmental management and knowledge production. The need for innovative approaches to collaboration and participation is particularly relevant in the context of transboundary systems, like that of the Kaniatarowanenneh (St. Lawrence River), which spans the borders dividing Canada, the United States, Indigenous nations, and three states/provinces. Like many large, transboundary waterbodies, the St. Lawrence River has been impacted by a range of environmental stressors, including large-scale hydrological transformations, pollution, invasive species, and habitat degradation from land and water use. In response, various actors, including Indigenous and non-Indigenous government agencies, academic researchers, community groups, and non-profit organizations, have been involved in monitoring and restoration projects along the river. For over a decade, however, local and regional groups and organizations have also identified a need for new, more inclusive and flexible frameworks for cooperation and participation to address environmental challenges, particularly along the upper section of the river. The Kahnekarónnion (River) Strategy was launched in 2023 to help address this need, with the overarching goal of facilitating inclusive and equitable communication and collaboration along the St. Lawrence River and beyond. Here we describe the development of this collective and its basis in Haudenosaunee approaches to collaboration. We also outline some emergent guiding principles and their alignment with best practices identified in the literature on participation and knowledge co-production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,005 |
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 ».