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Enregistrement W4415230487 · doi:10.3390/ijerph22101573

Knowledge Connects Our Hearts and Lands: A Qualitative Research Study on Stewarding Indigenous Traditional Ecological Knowledges for Community Well-Being

2025· article· en· W4415230487 sur OpenAlexaff
Danya Carroll, Ramon Riley, Nicole Redvers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensAboriginal Affairs Northern Dev CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousThrivingTraditional knowledgeQualitative researchFocus groupThematic analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous Peoples have developed and stewarded complex knowledge systems that have contributed to thriving societies. With continued threats to Indigenous lifeways, there is increasing need to further protect traditional ecological knowledges (TEK). We carried out a qualitative study to explore Indigenous community perspectives on stewarding and protecting TEK while identifying gaps in community-level protections of TEK. We conducted ten semi-structured interviews in December 2024 and one focus group in January 2025 with Indigenous Peoples in the southwestern United States. Reflexive thematic analysis through open coding was carried out using qualitative software. Six overarching themes were characterized in the interviews, which overlapped with findings from the focus group, including the following: (1) Historical and current barriers impact the sharing of TEK; (2) Preserving our language is necessary for intergenerational transmission of our TEK; (3) Our TEK reveals changes to our Lands; (4) Protecting our Lands and medicines is vital to our health; (5) We must take the time to learn our TEK for future generations; and (6) We need to protect our TEK. Our research highlights the importance of supporting Indigenous communities' capacities to protect their TEK for personal, community, and environmental well-being.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0190,019
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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