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Enregistrement W7027905193

Effets cumulatifs des changements environnementaux sur la valeur des paysages autochtones en zone boréale.

2022· other· fr· W7027905193 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverexploitationFrontierLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les paysages boréaux se transforment sous l’effet des changements climatiques et de \nl’exploitation des ressources naturelles. Les peuples autochtones, qui entretiennent une \nrelation étroite au territoire, sont exposées à ces changements qui affectent plusieurs \naspects de leur vie. La mise en commun des savoirs autochtones et scientifiques peut \ncontribuer à mieux comprendre les effets des changements et à en limiter les \nconséquences. Cette recherche a été réalisée en partenariat avec la communauté \nanicinape de Pikogan (Première Nation Abitibiwinni) et la communauté crie d’Oujé- \nBougoumou (Ouje-Bougoumou Cree Nation). Toutes deux ont leur territoire situé en \nforêt boréale au Québec. L’objectif principal était d’analyser les effets cumulatifs des \nchangements environnementaux sur les paysages boréaux depuis la frontière entre les \nsystèmes de connaissances autochtones et scientifiques. Les objectifs spécifiques \nétaient de (1) conceptualiser la valeur des paysages autochtones et ses déterminants; (2) \nconcevoir un « objet frontière » qui fait le pont entre les perspectives autochtone et \nscientifique; (3) faire le portrait de l’état actuel du territoire; (4) mettre en commun les \nprojections d’un modèle de simulation des paysages forestiers et les savoirs d’experts \nautochtones dans un modèle probabiliste; et (5) projeter les effets cumulatifs des \nchangements environnementaux sur la valeur des paysages autochtones. La méthodologie est de type séquentiel mixte. D’abord, des données qualitatives ont \nété recueillies à partir d’entrevues semi-dirigées et d’exercices de cartographie \nparticipative avec les experts autochtones de l’utilisation du territoire des deux \ncommunautés partenaires. Des analyses thématiques ont fait émerger un cadre \nd’analyse de la valeur des paysages. Les données terrain ont ensuite été combinées à \ndes données bibliométriques afin de synthétiser les perspectives autochtone et \nscientifique sous la forme de modèles conceptuels de type Driver Pressure State Impact \n(DPSI). Des indicateurs quantitatifs de l’état du territoire ont été développés et utilisés \npour construire une typologie des terrains de trappe familiaux. Enfin les paysages \nforestiers ont été simulés selon divers scénarios de foresterie et de changements \nclimatiques dans le modèle de simulation des paysages forestiers LANDIS-II. Les \nprojections ont été soumises au jugement des experts autochtones de l’utilisation du \nterritoire lors d’ateliers d’élicitation de probabilités conditionnelles. Les projections du \nmodèle et les jugements d’experts ont été intégrés dans un réseau bayésien. Les résultats sont présentés dans quatre articles scientifiques (Chapitres II à V). Le \ncadre d’analyse développé aborde la valeur des paysages en fonction de son potentiel \nà soutenir les pratiques importantes pour les communautés : la chasse à l’orignal, la \nchasse à l’outarde, la pêche, la trappe, le ressourcement et l’éducation (Chapitre II). La \nvaleur du paysage y est décrite en quatre dimensions, soit l’abondance des ressources, \nl’accès au territoire, la qualité des ressources et l’appréciation de l’expérience vécue \nsur le territoire. Les convergences et les complémentarités entre les perspectives autochtone et \nscientifique ont été identifiées en comparant les modèles DPSI (Chapitre III). \nL’influence de la récolte ligneuse, de la sylviculture et des changements dans la répartition des espèces, ainsi que la structure d’âge de la forêt, la santé de la faune et la qualité de l’eau sont ressortis comme des intérêts convergents. Un intérêt plus grand pour les effets des mines, des lignes à haute-tension et des chemins forestiers est ressorti du modèle autochtone. Un intérêt plus grand pour les changements climatiques, \nles incendies forestiers, l’état des sols forestiers et la diversité biologique est ressorti \ndu modèle scientifique. \nQuatre types de terrains de trappe ont été décrits à partir d’indicateurs quantitatifs \n(Chapitre IV). Les indicateurs comprennent par exemple la proportion de forêts \nmatures, la densité du réseau routier et la proportion de forêts issues de reboisement. \nLa typologie indique que les stratégies d’aménagement du territoire tendent à creuser les écarts entre l’état des terrains de trappe familiaux au sein d’une même communauté. Les projections du modèle LANDIS-II indiquent que sous les effets cumulatifs des \nchangements environnementaux, les paysages font face à une transition rapide vers des forêts plus jeunes et plus feuillues (Chapitre V). Les changements sont attribuables à l’action combinée des changements climatiques, de la récolte ligneuse et de l’augmentation de l’activité des incendies forestiers dans certaines régions. \nL’abondance des animaux à fourrure pour la trappe (particulièrement de la martre), de l’orignal pour la chasse et des lieux de ressourcement seraient parmi les valeurs les plus vulnérables. \nLes contributions de cette recherche à l’avancement des connaissances s’inscrivent \ndans trois domaines des sciences de l’environnement. (1) Le cadre d’analyse de la \nvaleur des paysages développé est à la fois cohérent avec les préoccupations et savoirs \ndes communautés et assez général pour guider d’autres recherches et études d’impacts \ndans des contextes similaires. (2) Cette recherche contribue au développement de la recherche collaborative en contexte autochtone. L’originalité des travaux réside dans \nla combinaison des approches et des méthodes, notamment le développement des \nperspectives et la cocréation des connaissances. (3) La méthode développée pour évaluer les effets cumulatifs des changements environnementaux en mettant en \ncommun les savoirs autochtones et scientifiques est originale et novatrice. Elle ouvre \nla voie à une intégration plus riche de diverses formes de connaissances dans les \nmodèles environnementaux. \nLes résultats présentés sont utiles aux communautés autochtones pour guider la mise en place de mesures d’atténuation et d’adaptation. Ils mettent en évidence l’importance de considérer l’échelle du terrain de trappe dans l’aménagement du territoire et appuient la nécessité de diminuer l’influence de la foresterie sur les paysages. Ces travaux encouragent l’engagement des institutions autochtones et de recherche dans des partenariats et suggèrent quelques éléments facilitant la collaboration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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