Culturally Driven Freshwater and Fish Monitoring: Opportunities for Social-Ecological Learning in the Northwest Territories’ Dehcho Region
Notice bibliographique
Résumé
There is growing concern about the sustainability of freshwater ecosystems in northern Canada that are under significant stress from climate change, resource development, and hydroelectric development, among others. Community-based monitoring (CBM) based on traditional ecological knowledge (TEK) has the potential to contribute to understanding impacts on the environment and community livelihoods. This thesis shares insights about culturally driven monitoring, through collaborative research with Kátł’odeeche First Nation (KFN) in the Northwest Territories. This research was initiated in 2018 to improve understanding of the changes occurring in the Hay River and Buffalo River sub-basins, which extend primarily across the Alberta and Northwest Territories borders. Drawing on 15 semi-structured interviews conducted with KFN elders, fish harvesters, and youth, this research illustrates the kinds of social–ecological indicators used by KFN to track changes in the health of aquatic systems as well as the fishing livelihoods of local people. Utilizing indicators, fishers observe declines in fish health, water quality, water quantity, and ice thickness in their lifetime. Community members perceive these changes to be a result of the cumulative effects of environmental stressors. The indicators as well as trends and patterns being observed and experienced can contribute to both social-ecological learning in the community as well as the governance of the larger Mackenzie River Basin. In addition, this research generates outcomes about knowledge sharing, social-ecological learning and CBM based on interviews with KFN and six government and academia actors. Overall, findings increase understandings of the content, mechanisms and flows (relationships) by which knowledge is shared in the context of freshwater and fish monitoring within KFN and among various actors, including Indigenous communities, territorial and federal governments. Evidently, CBM provides opportunities for social-ecological learning, which is necessary in improving the management of the Hay River and Buffalo River sub-basins and the larger Mackenzie River Basin, as it contributes to increased understanding of environmental change. This research highlights the importance of relationships among actors in promoting knowledge sharing and uncovers various barriers that may hinder opportunities for social-ecological learning and knowledge sharing through CBM.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».