MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415744197 · doi:10.1109/ihtc65087.2025.11216317

In-Situ Burning of Inland Water Oil Spills and Cultural Burning in Canada: a Comparative Review

2025· article· W4415744197 sur OpenAlexafffundabout
R.A. Bell, Dennis Michaelson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésIndigenousStewardship (theology)Traditional knowledgeOil spillParallelsLand managementClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spills and wildfires are among Canada’s most severe environmental disasters, disproportionately affecting Indigenous lands. As climate change impacts intensify, including Indigenous perspectives in disaster response techniques is increasingly important. Cultural burning, an Indigenous-led fire stewardship practice, has proven to reduce the risk of destructive wildfires; however, its implementation in Canada faces many barriers related to inadequate funding, limited education, and restrictive policies. In-situ burning (ISB), an alternative oil spill removal technique for inland waters and ecologically sensitive areas, faces similar obstacles. Cultural burning and ISB are recognized as valuable land management and remediation practices; however, neither has sufficient resources or institutional support to facilitate their practice in Canada. This paper explores the parallels between these two practices and how collaborative efforts could better address their challenges. By examining the literature on both practices, this study considers their unique knowledge systems, with cultural burning informed by Indigenous Ecological Knowledge and ISB guided by Western knowledge, and how different outlooks may complement each other and improve outcomes. With the frequency and severity of wildfires and pipeline spills on Indigenous lands, the development of respectful partnerships between Indigenous communities and ISB practitioners offers a promising path forward in shaping more effective and inclusive approaches to land protection and disaster response and prevention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même sujetOil Spill Detection and MitigationTravaux en français237 207