From Science to Sovereignty: Indigenizing Western Scientific Approaches for Culturally Appropriate Wildfire Recovery
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As catastrophic wildfires increasingly devastate the interior landscapes of British Columbia, Canada, conventional approaches to post‐wildfire recovery often overlook Indigenous values, knowledge systems, and food sovereignty. In collaboration with six Northern St'át'imc communities and guided by the “walking on two legs” framework, which brings together Indigenous and Western knowledge systems led by Indigenous worldview, we reanalyzed post‐wildfire vegetation trajectory data from the McKay Creek wildfire. We replaced colonial‐era “native/non‐native” plant classifications with culturally grounded categories to better reflect Indigenous wildfire recovery priorities. Vegetation trajectories were based on percent cover data collected across 80 plots, stratified by burn severity and pre‐wildfire invasive plant presence. Our results show that conventional plant classifications may obscure critical vulnerabilities in Indigenous traditional plant food systems and protein sources. While “native” plant cover exceeded 25% across all treatments, our cultural plant classifications ranged from just 7% to 18%. While elevation emerged as a key factor in post‐fire vegetation dynamics, government‐defined “Mule deer forage” plant classification indicated increased forage at higher elevations, while the Indigenous‐informed classification, “Mule deer preferred forage” showed the opposite trend. These findings demonstrate that classifying plants by cultural knowledges reveals a more accurate picture of post‐wildfire recovery. Conventional plant classifications may overestimate ecosystem resilience and thus overlook areas requiring urgent intervention. Indigenizing Western scientific approaches can strengthen ecological restoration by aligning data interpretation with Indigenous sovereignty and community‐led priorities. This study offers a concrete model for advancing culturally appropriate wildfire recovery while supporting the implementation of legal obligations to protect Indigenous food sovereignty under Section 35 of the Constitution Act, 1982, and British Columbia's Declaration on the Rights of Indigenous Peoples Act (DRIPA). Our study suggests that reframing plant classification by Indigenous values not only deepens understanding of post‐wildfire recovery but also supports more effective, place‐based decision‐making for long‐term ecosystem stewardship.
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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 | 0,034 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,039 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».