Integrating Indigenous knowledge across homelands and scientific knowledge to support collaborative harvest management for Emperor Goose in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
This study documented Indigenous knowledge and perspectives about Emperor Goose (Anser canagicus) in Alaska to support use of both Indigenous and scientific knowledge in harvest management. For decades, limited numbers of Emperor Goose available for a sustainable harvest have underscored challenges for harvest management. We interviewed 37 respondents in 20 communities representing five Indigenous groups whose homelands overlap with the Emperor Goose range in Alaska. Interview topics addressed ethnotaxonomy, harvest practices, uses, cultural importance, ecology, and harvest management. We identified 56 names for geese in Indigenous languages and English. Respondents were attentive to factors affecting goose body condition and reported that bird migrations have occurred earlier in spring and later in fall. Wild foods are key for the well-being of the Indigenous communities, and Emperor Goose is one of many species in seasonal harvest cycles. Most respondents thought that Emperor Goose harvest decreased during their lifetime and that current harvests are sustainable. Some said that Emperor Goose numbers have not rebounded to previous levels. Not overharvesting, self-restraint, not wasting, specific times to curtail harvest, and harvest opportunities for future generations were themes in traditional harvest management. Egg harvest closure had the strongest support among other harvest-limiting actions. Indigenous knowledge combined across cultural groups generally aligned with scientific knowledge. This study highlighted the value of integrating Indigenous and scientific knowledge across the entire range and annual cycle of migratory species. Respondents were receptive to values-based harvest management developed with Indigenous participation. However, a better understanding of traditional Indigenous harvest management remains an information gap in harvest management and species conservation. Diverse perspectives and social-ecological contexts among subsistence users call for management approaches for Emperor Goose that are locally meaningful and broadly acceptable.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».