Coastal Collaboration: Exploring Emerging Frameworks to Equitably Tackle Marine Debris on the BC Coast
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic marine debris is plaguing the British Columbia (BC) Coast and it will take a collaborative approach to equitably tackle this issue. Outdated top-down conservation efforts do not historically provide equitable solutions to communities that are most impacted by environmental issues. A community-based lens can better reflect the disproportionate socioeconomic, cultural, and environmental burdens of marine debris. My research examines the BC Government's Clean Coast, Clean Waters initiative and the Coastal Marine Strategy as case studies to represent current and future State funding streams that support marine protection and Indigenous-led conservation. My qualitative methodology is based on participant observation, literature review, and interviews with important actors from the Province and the Kitasoo/Xai’xais First Nation. The declared Indigenous-led Marine Protected Area of Gitdisdzu Lukyeks/Kitasu Bay provides an example of asserting inherent stewardship rights in accordance with Kitasoo/Xai’xais Indigenous laws and protocols. My research questions the impacts of marine debris on biodiversity and food security, and how State policy can better support Indigenous stewardship priorities beyond recognition and remediation efforts. Co-design and co-governance strategies for Marine Protected Areas may be an indication of a shifting tide of intergovernmental relations in Canada. But only time will tell if this pivot in policy creation can provide the long-term mechanisms to equitably address the issue of marine debris on the BC Coast.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,025 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».