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Enregistrement W6944058288 · doi:10.17605/osf.io/rm9s2

A Two-Eyed Seeing approach to predicting the distribution of skwenkwínem (Claytonia lanceolata: Pursh), a culturally significant plant

2024· other· en· W6944058288 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitatIndigenousDistribution (mathematics)Range (aeronautics)Abundance (ecology)Threatened speciesClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colonial practices and policies and a changing climate have threatened culturally significant food plants and the well-being of those who rely on those plants. Skwenkwínem (western spring beauty, Claytonia lanceolata Pursh: Montiaceae) is a culturally significant food plant for the Secwépemc People of Skeetchestn Indian Band. Skwenkwínem is a corm-bearing geophyte that emerges immediately after snowmelt. Many Indigenous Peoples historically used skwenkwínem corms as a significant portion of their diet, and it remains an important traditional food source today. The Skeetchestn community has noticed a decline in the abundance and quality of their skwenkwínem patches. With increasingly unpredictable seasonal climatic changes, accessing skwenkwínem as a food source is under threat. It is important to know where suitable habitat exists now, and where suitable habitat will exist in the future, for informing conservation efforts. This study uses a species distribution model to predict the distribution of skwenkwínem within its known range in western North America. We have made use of the tidysdm R package to predict habitat suitability for skwenkwínem in the present time and under future climate conditions. We have a two-pronged approach to this study: we model habitat suitability based on predictors selected from interviews conducted with Skeetchestn community members (Informed Model). In tandem, we model habitat suitability using the 19 bioclimatic predictors from WorldClim. Our goals are to produce continuous habitat suitability indices for flexible interpretation of suitable habitat, as well as binary predictions with suitable area estimates. We are also contributing to the sparse socio-ecological species distribution literature, with a fully reproducible example. This study is an application of the Two-Eyed Seeing concept, where two different knowledge systems come together to gain a more holistic understanding of an issue (Bartlett et al. 2012). in our case, we use Skeetchestn community Knowledge to inform our predictor selection (Informed Model), and we create habitat suitability predictions using these informed predictors in our SDM. This study braids Indigenous and western Knowledge for insight and predictions we would not achieve with the 19 bioclimatic variables alone. Data and scripts associated with the final publication are accessible at: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/M4U8Q

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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