Taking Care of Ts’aay’imts: Multi-level Governance of Eelgrass as a Blue Carbon Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Governance is consistently cited as one of the major challenges to achieving conservation objectives. This observation applies to the current regulatory and policy landscape in British Columbia (BC) for blue carbon ecosystems (BCEs) composed of eelgrass meadows, kelp forests and salt marshes. Despite their profound ecological productivity and cultural importance to coastal First Nations, they are among the most rapidly disappearing environments on the planet. Their destruction is directly caused by industrial activities and associated externalities, colonial urban development, as well as the absence of strong state coastal regulations and policies. I address the health of BCEs and their communities by examining Indigenous governance for eelgrass using a multi-level governance (MLG) framework. Applying qualitative methods, I worked with the Tla-o-qui-aht First Nation (Tla-o-qui-aht) as a research partner to understand how to fortify their authority in the marine environment of their Tribal Parks. Using a community-based participatory approach, including interviews, policy and document analysis, I found that strengthening Indigenous governance is a prerequisite to seeking an MLG arrangement for improved social-cultural-ecological outcomes like eelgrass protection. The research identified four interrelated strategies that Tla-o-qui-aht can use to enhance their authority: first, Tla-o-qui-aht can incorporate BCEs into their Allies Program; second, they can push for state government legislation recognizing Indigenous Protected and Conserved Areas as protected areas; third, they can establish government-to-government agreements for the marine environment and/or BCEs specifically, and fourth; they can establish an Aquatic Working Group that will serve as a collaborative mechanism for marine planning and achieving blue carbon objectives. The implications of this research are two-fold: first, it identifies pathways, considerations and technical actions that Tla-o-qui-aht First Nation leadership can take to revitalize eelgrass, continue scaling their Tribal Parks and continue growing a conservation economy on the central west coast of Vancouver Island; and second: it contributes a territorial focus and intergenerational inclusion to the theory of MLG.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».