Indigenous-language communication as an opportunity for engagement in the aquatic sciences
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge gained from the aquatic sciences is of relevance to Indigenous communities. Efforts are underway to braid Indigenous and western ways of knowing, following an overdue increased focus on reconciliation and calls to action. While many collaborative projects involve informal Indigenous-language communicative outputs, the case has been made for Indigenous-language communication outputs from scientific projects that are not essentially collaborative. Here, we describe our recent efforts to communicate relevant aquatic science topics from originally non-collaborative projects in Mi'kmaw, an Indigenous language of eastern North America. We created an infographic that details the mercury cycle in Mi'kmaw by coining or reworking terms, avoiding technical language that is known to hinder science communication. This kind of knowledge mobilization shows that it is possible to communicate scientific findings in an Indigenous language to engage with an Indigenous audience. The benefits gained from doing this include addressing calls to action, language revitalization, and better inclusion, motivation, engagement, and understanding among Indigenous language speakers. In demonstrating the benefits of this type of science communication in projects not originally designed with two knowledge systems in mind, through the example of the mercury cycle, we hope that other such projects may incorporate Indigenous language into their collaborations.
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».