Climate storytelling in Lytton, B.C., Canada: Salvaging archives and cultural collections in the burn zone
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, a heatwave-fuelled wildfire burned through much of the town center of Lytton, British Columbia and large portions of neighbouring First Nations reserves, destroying homes, government offices, and businesses, as well as four significant cultural collections. In the wake of the fire, news media and government officials alike were quick to cast the event as a climate change phenomenon. These official understandings of the fire shaped policy responses, which imagined the future of Lytton as a net-zero, climate-resilient model community. For the affected communities, however, this framing of climate change as the cause of the fire obscured other causes—like the possible role of the train in sparking the fire—and local cultural and environmental histories that shape the region's relationship and vulnerability to fire. In a case study of the loss and recovery of the Lytton Chinese History Museum, this essay argues that local archival and cultural collections—even, and especially, when they are lost or damaged from environmental phenomena—provide a framework for climate storytelling built on the intersections between local environmental and cultural histories and global environmental transformations. Building on interviews and site visits with local cultural stewards, knowledge keepers, community members, and conservation professionals undertaken in the production of an audio documentary series titled Archival Ecologies , this article articulates an interdisciplinary methodology for post-disaster archival work and climate storytelling. Connecting cultural collections with their communities and geographies, this essay contextualizes archives in terms of their environments and formulates an approach to reading cultural collections when they have suffered environmental damage. Such collections offer pathways to nuanced, community-centered, historically informed climate stories and to the recovery of communities with complex histories.
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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 ».