A Two-Eyed Seeing approach to predicting the distribution of skwenkwínem (Claytonia lanceolata: Pursh), a culturally significant plant
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».