Use of traditional environmental knowledge to assess the impact of climate change on subsistence fishing in the James Bay Region of Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Canada, unique food security challenges are being faced by Aboriginal people living in remote-northern communities due to the impacts of climate change on subsistence harvesting. This study used traditional environmental knowledge (TEK) to investigate whether there was a temporal relationship between extreme climatic events in the summer of 2005, and fish die-offs in the Albany River, northern Ontario, Canada. Also, TEK was utilized to examine a potential shift in subsistence fish species distribution due to climate change. METHODS: To investigate whether there was a temporal relationship between the fish die-offs of July 2005 (as identified by TEK) and an extreme climatic event, temperature and daily precipitation data for Moosonee weather station were utilized. To determine if there was an increasing trend in mean maximal summer temperatures with year, temperature data were examined, using regression analysis. Present-day fish distributions were determined using unpublished TEK data collated from previous studies and purposive, semi-directive interviews with elders and experienced bushman. RESULTS: Fish die-offs in 2005 occurred during the time period 11-18 July, as reported by participants. Recorded air-temperature maxima of the two July 2005 heat waves delineate exactly the time period of fish die-offs. Two heat waves occurring during the same summer season and so close together has never before been recorded for this region. A highly significant (p < 0.0009) positive relationship between mean maximal summer temperatures and year was evident. Regionally novel fish species were not apparent, utilizing TEK. CONCLUSIONS: Traditional environmental knowledge coupled with climate data revealed temporal relationships between extreme climatic events in 2005, and fish die-offs in the Albany River. Thus, climate change can directly impact food security by decreasing the number of fish through mortality - and indirectly through population dynamics - by impacting the yield of fish subsistence harvests in the future. By contrast, TEK did not reveal northward expansion of novel fish species in the Albany River or fish distributional contraction in the western James Bay region.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».