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Enregistrement W4416150342 · doi:10.1139/facets-2025-0092

Fish and fishing in the Upper Severn River Watershed: listening to stories and exploring changes over time

2025· article· en· W4416150342 sur OpenAlexafffundvenueabout
James N. Beck, Dan R. Duckert, Lindsay P. Galway

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésFishingFish <Actinopterygii>Active listeningGovernment (linguistics)WatershedFish stockArtisanal fishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although relationships with fish and fishing remain central to culture, health, and daily life for many First Nation communities, ongoing effects of settler-colonialism, accelerating environmental change, and industrial activity threaten cultural continuity, health, and well-being. Research examining people–fish relationships, fishing practices, and interconnections between fish and health is lacking in Ontario’s Far North and nonexistent in the Upper Severn River watershed. To address these gaps and respond to the priorities of the Keewaytinook Okimakanak Tribal Council and member First Nations, this research examined how fish, fishing practices, and people–fish relationships interact with health and have changed over time. Community members from four First Nations ( n = 18) with experience fishing in the Upper Severn River watershed shared perspectives, stories, and experiences through conversational interviews. Thematic network analysis resulted in three global themes and nine organizing themes. Global themes include (1) interactions between fish, fishing, health, and well-being; (2) influences on, and effects of, changes surrounding fish and fishing; and (3) the future of fish and fishing. The discussion summarizes key contributions that are also priority areas for protecting and promoting the health of waters, lands, fish, and people of the Upper Severn River Watershed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,268 · 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'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'admission4
Résumé présentoui

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