Incorporating Indigenous Methodologies for Assessing Conservation Risk
Notice bibliographique
Résumé
Formally designating an area as an “ecosystem at risk” can have intentional and unintentional consequences for how that area is treated, including: • The area being formally listed under pieces of legislation • Affecting the ways in which Indigenous nations interact with species or ecosystems in an area • Feeding into decision-making processes like land use planning, environmental assessments, and mitigation • Informing conservation targets, funding, or opportunities for establishing various types of protected areas But what goes into considering an ecosystem at risk? NatureServe and the International Union for Conservation of Nature (IUCN) have developed standard and respected methods for assessing the risk of ecosystems being lost. However, systems that are often used for describing and classifying ecosystems were not explicitly designed with consideration of Indigenous Knowledge. Furthermore, methods that are typically used for assessing threats to ecosystems often do not account for Indigenous cultural practices that maintain these ecosystems and their unique biodiversity over time. We will provide some examples of potential Indigenous cultural ecosystems, highlighting several that occur near the Salish Sea and elsewhere in British Columbia, Canada. Our work is at an early stage, but we will suggest that partnering with Indigenous knowledge-holders to review and improve established methods for describing, classifying, and assessing ecosystems could lead to better outcomes for conservation of biodiversity in general, and specifically ecosystems at risk.
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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 | 0,050 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».