Simulated data and code from: Socio-economic predictors of Inuit hunting choices and their implications for climate change adaptation
Notice bibliographique
Résumé
These data are part of a data portal that accompanies the special issue ‘Climate change adaptation needs a science of culture,’ published in Philosophical Transactions of the Royal Society B in 2023. To access the data portal, please visit 10.5061/dryad.bnzs7h4h4. Summary Repository of R and Stan code to simulate and analyse foraging trip data (patch choice and harvest success). Accompanying manuscript F. Hillemann, B. A. Beheim, E. Ready. 2023. Socio-economic predictors of Inuit hunting strategies and their implications for climate change adaptation. Phil. Trans. R. Soc. B 378: 20220395. https://doi.org/10.1098/rstb.2022.0395 Manuscript Abstract:In the Arctic, seasonal variation in the accessibility of the land, sea ice, and open waters influences which resources can be harvested safely and efficiently. Climate stressors are also increasingly affecting access to subsistence resources. Within Inuit communities, people differ in their involvement with subsistence activities, but little is known about how engagement in the cash economy (time and money available) and other socio-economic factors shape the food production choices of Inuit harvesters, and their ability to adapt to rapid ecological change. We analyse 281 foraging trips involving 23 Inuit harvesters from Kangiqsujuaq, Nunavik, using a Bayesian approach modelling both patch choice and within-patch success. Gender and income predict Inuit harvest strategies: while men, especially men from low-income households, often visit patches with a relatively low success probability, women and high-income hunters generally have a higher propensity to choose low-risk patches. Inland hunting, marine hunting, and fishing differ in the required equipment and effort, and hunters may have to shift their subsistence activities if certain patches become less profitable or less safe due to high costs of transportation or climate change (e.g., navigate larger areas inland instead of targeting seals on the sea ice). Our finding that household income predicts patch choice suggests that the capacity to maintain access to country foods depends on engagement with the cash economy.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».