A Scoping Study of Collaborative Wildfire Management: Association between Indigenous and Non-indigenous Peoples
Notice bibliographique
Résumé
Facing the limitations of current wildfire management practices, increasing attention has been paid to indigenous wildfire practices that use fire for ground fuel reduction. This study investigated the cooperation and association between indigenous and non-indigenous peoples for current wildfire management, with a focus on prescribed burning, to provide a comprehensive review of activities. Through a scoping study, combined with media reviews and an in-depth analysis of collaborative initiatives, this study presents an overview of the research landscape, critical considerations, and research practices for conducting collaborative initiatives. Research shows a significant increase in the academic literature about integrating Indigenous Knowledge and practices into mainstream wildfire management in the last five years. The predominant countries in this research are Australia, the United States, and Canada, where colonial legacy still has a significant impact on indigenous peoples. Issues such as land ownership, resource allocation, and disruption of Indigenous Knowledge transfers continue to be present. This research emphasizes the importance of adopting decolonizing practices in project design and research practice to ensure mutual benefit from collaboration instead of using Indigenous Knowledge as a tool for disaster risk reduction objectives. Recommendations for further study include careful research and project design, explicitly providing the change mechanism and evaluation methods, providing context analysis, including health and environmental concerns, proactive research focus in less-studied regions, and detailed investigation of policies, donor relationships, and funding cycles that affect the environment to promote collaborative initiatives.
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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 | 0,047 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».