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Enregistrement W4414778502 · doi:10.3390/fire8100391

Are Carbon Credits Important for Indigenous Fire Stewardship? Insights from British Columbia

2025· article· en· W4414778502 sur OpenAlexafffundabout
Philippe Ambeault, William Nikolakis

Notice bibliographique

RevueFire · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensGovernment of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésStewardship (theology)IndigenousCarbon creditTraditional knowledgeCommunity engagementGrounded theoryCarbon fibersFocus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Fire Stewardship (IFS) has long been practiced by Indigenous Peoples to care for the land, reduce wildfire risk, and maintain ecological and cultural values. In British Columbia, Yunesit’in, a member of the Tsilhqot’in Nation, has revitalized their IFS practices following the 2017 Hanceville Fire. As climate policy increasingly supports nature-based solutions, carbon credit programs are emerging as a potential funding source for IFS. This study used grounded theory with interviews to understand Yunesit’in IFS practitioners’ and community leaders’ perspectives on carbon credits. Using the concept of “cultural signatures,” we identified core values shaping community engagement in carbon markets. While most interviewees (7/10) were initially unfamiliar with carbon credits, many saw their potential to support long-term program goals after learning more. Three cultural signatures emerged from the analysis: (1) a sense of stewardship responsibility, (2) the importance of a community-grounded program, and (3) the revitalization of Indigenous knowledge and land-based practices. Interviewees expressed concern that carbon credits might shift the program’s focus away from land and culture toward technical goals that exclude community participation. We conclude that building awareness about carbon and carbon credits among Indigenous Peoples, and supporting engagement processes that reflect cultural signatures in carbon frameworks, are both critical.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0210,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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