Mapping With the Land: Co-developing a Cumulative Impact Monitoring and Land Stewardship Framework with Sambaa K’e First Nation, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Across the Northwest Territories (NWT), Canada, Indigenous populations are striving to achieve effective environmental protection, whilst navigating complex methods, policies, and research relationships within co-management contexts. This thesis seeks to identify how differing cultural systems, environmental change, and fractured partnerships may be unified to align with the needs of the Sambaa K’e First Nation (SKFN), a remote Dehcho Dene community. Indigenous methodologies guided co-development of research questions with SKFN leadership which yielded objectives a) develop a GIS-based method to manage, organize and mobilize cultural and environmental data; b) develop a new stewardship monitoring procedure so that users can apply the former while ‘With The Land” (WTL), and c) test new methods developed in (a) and (b). A mapping rubric developed by the NWT Geologic Survey’s Thermokarst Collective (TKC) working group was expanded to include themes related to biological, cultural, and socio-political change. Interviews, focus groups, and participant observation directed the collection of 195 GPS-link observations which centered Dene perspectives of space and place. This thesis provides SKFN with an improved operational procedure for data collection as well as a functional social framework adapted for the organization of grassroots, community based, intergenerational knowledge exchange. This produced the praxis, ‘Mapping with the Land,’ where youth and Elders are united through cumulative impact monitoring and cultural revitalization, with the assistance of GIS. This aims to increase communication and understanding between local, institutional, and government actors by bridging gaps in research capabilities, local capacity, and recognition of Dene Law.
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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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».