Visualizing climate change: a systematic scoping review of digital climate knowledge centers for Indigenous communities in Canada, the United States, Australia, and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Digital climate knowledge centers, which serve as virtual hubs by providing crucial data and adaptation information, are essential for addressing the specific impacts of climate change on Indigenous communities. Indigenous Peoples face unique vulnerabilities due to climate change threats to food security, water resources, and cultural continuity. The objective of this systematic scoping review is to contextualize these challenges by synthesizing information from the published literature on the methods/approaches, findings, and scope of research that addresses the co-building of digital climate knowledge centers with Indigenous Peoples in high-income countries. A structured literature search in four major databases yielded 40 relevant peer-reviewed articles focusing on Indigenous Peoples in Canada, United States, Australia, and New Zealand. Several key themes emerged, including the importance of drawing on both Indigenous and Western knowledge systems to create these climate knowledge centers, the role of community-based participatory research in aligning with place-based community interests, and the need for frameworks that support Indigenous self-determination and ensure the protection of intellectual property rights. In this study, we also emphasize the importance of integrating Indigenous sovereignty principles to dismantle oppressive systems and promote initiatives of collaborative and participatory approaches to developing digital climate knowledge centers tailored for Indigenous communities.
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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 | 0,031 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».