Eco-cultural monitoring reveals low impact of a Dharug Dhiyina women-led Guwiyang (fire) in an urban National Park, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous-led fire stewardship is increasingly recognised as important for ecological and cultural resilience; however, it remains rare in urban landscapes due to regulatory barriers, colonial fear of fire and risk aversion. This study aligned with the first Dharug dhiyina women-led guwiyang (fire) at Bidyiwung Badhu Nuru (Brown’s Waterhole, Lane Cove National Park) since European invasion of what is now called Sydney, some 230 years ago. Using a collaborative ecological and cultural (eco-cultural) monitoring approach, we evaluated Dharug dhiyina-defined ecological parameters before and after the guwiyang and at three control sites using a modified Before-After-Control-Impact ecological assessment. At each site, we monitored changes in fuel load, soil properties, culturally significant plants and mammal activities. The low-intensity, patchy guwiyang had a low flame height, a slow rate of spread, and significantly reduced fuel loads (surface and low-to-mid-storey). Following the guwiyang, we observed basal resprouting of the culturally significant edible and medicinal plant Dybung/Mambara (narrow-leaved geebung, Persoonia linearis). Consistent with Dharug dhiyina objectives, the low-intensity guwiyang reduced the short-term dominance of Daynya (common hop bush, Dodonaea triquetra) and Gurgi (bracken fern, Pteridium esculentum; soft bracken, Calochlaena dubia). Daynya showed minimal resprouting or germination, and Gurgi cover declined with low frond emergence after three months. After the guwiyang, we detected no change in soil properties or activity of Burraga (long-nosed bandicoot, Perameles nasuta) or Bagarayi (swamp wallaby, Wallabia bicolor). This study provided a rare analysis of the ecological outcomes of cultural burning in an urban bushland environment. Furthermore, we offer replicable methods for the cross-cultural collaborative design of monitoring approaches that can simultaneously serve eco-cultural goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».