Weaving knowledge systems to eradicate drinking water crises in First Nations across Canada
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, First Nations (FN) are the largest of three Indigenous groups who have occupied and lived on the land for thousands of years. With a current population of about 1.1 million, universal access to safe drinking water remains a persistent problem, with advisories a norm rather than an exception in many FN communities. This study examines the Federal Government's approach to resolving the issues of long-term drinking water advisories (LTDWAs) across FN Reserves in Canada. The objective was to determine the acknowledgment and application of FN water principles and values within the federal LTDWA intervention framework. Financial and technical capacity was also explored. Results indicate that the Federal Government's approach to eradicating LTDWA in FN focuses on infrastructure technologies, overlooking other aspects of sustainable water supply, such as advanced source water protection. As such, it overlooked (1) FN water management principles and values; (2) FN strength and capacity to manage their water; and (3) First Nations' right to self-determination. It is argued that the poor attention to FN water principles and values, including the failure to address the issues of financial and technological capacity, undermines FN rights to self-determination and contributes to the continuous presence of LTDWAs in communities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».