Enhancing Harvester Safety and Traditional Food Access through Participatory Mapping with the Ka’a’gee Tu First Nation of Kakisa, Northwest Territories
Notice bibliographique
Résumé
Northern Canada has struggled with various systemic challenges based on Eurocentric ideologies, policies, and practices. A major challenge Indigenous communities face North of the 60th parallel is their food security and sovereignty. Inuit, First Nation and Métis populations across the North experience 5 to 6 times higher levels of food insecurity compared to the National average (Food Secure Canada, 2020). These communities face concentrated levels of food system issues, which connect to other factors, such as, health and wellness, the supply chain of market foods, governance, a shift away from traditional foods, and the impacts of climate change. Climate change has been altering the ecosystems and landscapes throughout the North and are increasing the risks and challenges harvesters face in accessing traditional foods. This project details a collaboration with the Ka’a’gee Tu First Nation (KTFN) located in Kakisa, Northwest Territories (NWT) where community members describe changes and risks observed on the land due to climate change, as well as adaptation and processes to increase harvester safety. A participatory action research framework, including participatory mapping were used as the project approach. Participatory mapping was used as a tool for data gathering, which supported the transfer of place-based storytelling and traditional knowledge, thus identifying important features that connected with harvester safety. Thematic analysis of the qualitative data was used to structure themes: importance of being on the land, climate change (risks & impact), local adaptation, safety measures and visitor safety. These themes coincide and connect with local harvester safety and well-being. Spatial data was created through the mapping process and added into the preexisting digital community map known as, The Ka’a’gee Tu Atlas. The results provided integral, local information for the community’s use in the hopes of maintaining and improving harvester safety while ensuring access towards traditional food sources.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».