Mindfulness, gratitude and sharing are central to berry harvesting practice, sustainability and adaptation in rural Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Berries are the most harvested and valued plant food in Arctic and sub-Arctic communities and are cultural keystone species in the North. Despite deep cultural significance and sustained use across generations, the relationships among berries and people in Arctic regions continue to be underexplored in published research. In this paper, we consider the ways in which people relate to berries and promote berrying in ‘cold’ places using a case study from a sub-Arctic community: Dillingham, Alaska. We posit that the environmental elements of cold climates and the ways that climate extremes shape plant stature and growth ultimately shape the ways people steward plants and landscapes. Interviews with 42 berry pickers identified 29 different practices of berry stewardship. We found the ways Yup’ik people express and enact care and responsibility towards berry plants is different from other Indigenous communities that have been widely documented in the Pacific Northwest of Canada and the United States. Stewardship is enacted through a deep respect for the bounty that landscapes naturally provide, cultural values of mindfulness on the landscape, sharing and reciprocity, spirituality and tradition, sustainability and access, and individual acts of biophysical stewardship and adaptation. We show how stewardship and berry relationships are shaped by the climatic and ecological conditions of a specific place, and we identify aspects of berry stewardship and relations unique to northern and cold regions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».