Weaving Knowledge Systems In Wildlife And Ecosystem Health
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, post-secondary institutions and academics have been called upon to advance their understanding of reconciliation and to mainstream reconciliation in all aspects of the scientific endeavor. Wildlife and ecosystem health is a shared concern between Indigenous and non-Indigenous Canadians and weaving Indigenous and Western-based ways of knowing can provide a holistic approach and understanding to these problems. To date there is no known study that reviews the literature on weaving ways of knowing in wildlife and ecosystem health. We conducted a systematic review of the peer-reviewed and grey literature (6,991 publications) – screening for and including studies that weave Indigenous and Western-based ways of knowing to study wildlife health and environmental contaminants in the Canadian context. We coded information from several categories including publication timing and frequency, study locations, research partners and Indigenous knowledge holder information, wildlife health stressors, ecological scale and research subject, methods and methodologies, Indigenous participation across research stages, and outcomes and results sharing to assess trends related to knowledge weaving. We found 17 studies that satisfied our inclusion criteria, most of which took place in Canada’s north (Yukon, Northwest Territories, Inuvialuit Settlement Region, Nunavut, and Nunavik). Research partnerships most often occurred between First Nation or Inuit knowledge holders and Western-based academics. The health stressors metals (n=8) and avian cholera (n=2), and the species lake trout, lake whitefish, arctic char, caribou, muskoxen, and common eider (n=2) were studied most often. The methodology used to weave ways of knowing was most often community-based participatory research coupled with interviews, tissue sampling, and field data collection. We additionally analyzed two exemplar case studies through a decolonial lens to provide a more in-depth understanding of the process of conducting collaborative research with Indigenous communities. We concluded that research that weaves ways of knowing must not be approached with a ‘one-size-fits-all' mindset but instead should emphasize relationship building, continuous engagement, and ethical practices. Overall, our review highlights potential approaches to conducting collaborative research weaving Indigenous and Western-based ways of knowing and offers insight in how research can respond meaningfully to calls for reconciliation in Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,055 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,039 |
| Communication savante | 0,027 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».