Navigating Reconciliation through Cultural Flows for Industrialized Free-Flowing Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Cultural flows are an emergent water policy tool gaining recognition for their potential to overcome the continued marginalization of Indigenous peoples’ interests in Canadian freshwater governance, but quantified cultural flows are rarely adopted by state governments. Using community-based participatory research and leveraging an Ethical Space Framework, this research provides practical insight into the adoption of cultural flows in ways mutually acceptable to state governments and Indigenous peoples. The practical insight was gained by demonstrating the significance of a quantified cultural flows example termed Aboriginal Navigation Flows from Alberta and the institutional influences on its adoption by a state government. Data collected through documents and interviews revealed that ANF were significant because they translated an Indigenous conception of wellness connecting river navigability, boating, human relationships, human-waterscape relationships, Indigenous rights, and self-determined change adaptation. These insights into ANF significance showed how cultural flows could meaningfully shape freshwater governance in which environmental flow assessments for free-flowing rivers are undertaken. Data collected through documents and interviews and analyzed using the Implementing Innovation Framework revealed that structural institutions critically influenced ANF adoption. Joint communications by collaborating Indigenous peoples worked to overcome state government resistance grounded in vested economic interests. To reshape structural institutions, cultural drivers of ANF adoption could be better leveraged by overcoming individual barriers to ANF adoption. Collectively, these insights into ANF adoption show how freshwater governance arenas may become ethical spaces.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».