Protecting Repositories of Indigenous Traditional Ecological Knowledges: A Health-Focused Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples have stewarded Indigenous traditional ecological knowledges (TEK) for millennia. Health-related TEK represents vital knowledge that promotes Indigenous health and wellbeing. Yet, the intergenerational protection of TEK continues to be threatened by various factors, including climate change, which underscores the importance of strengthening and supporting Indigenous-managed TEK repositories. Using a scoping review methodology, we aimed to identify documents for setting up health-related TEK repositories within Indigenous communities. A systematic search was completed in multiple databases-Medline, PubMed, CABI abstracts, Canadian Public Policy Collection, and JSTOR-with manual searches carried out on relevant Indigenous repositories and Google. Content analysis was then carried out with the nine documents meeting our inclusion criteria. We characterized six overarching categories and twelve sub-categories from the included documents. These categories covered impacts on Indigenous TEK repositories resulting from colonial processes, with TEK being seen as diverse, living knowledge protected by longstanding cultural protocols. Concerns surrounding TEK repository management included the need for platforming Indigenous data sovereignty and Indigenous Peoples' access and ownership. Wise practices of Indigenous-led repository development demonstrated clear examples of data governance processes in action. Indigenous communities were seen to be vital in contributing to key policies and protocols that protect health-related TEK.
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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 | 0,027 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».