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Enregistrement W7034473997

Upholding diverse knowledge systems to identify marine areas of high ecological, socio-economic, and cultural value in Howe Sound/Atl'ka7tsem, British Columbia

2022· article· en· W7034473997 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional knowledgeStewardship (theology)IndigenousGeneral partnershipCitizen journalismValue (mathematics)Knowledge sharingCitizen scienceLivelihood
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine spatial planning (MSP) involves bringing together knowledge associated with marine spaces and identifying strategies that proactively address pressures while protecting ocean-based values for present and future generations. Unfortunately, MSP processes are often biased toward biophysical and western scientific knowledge, and can exclude diverse ways of knowing (e.g. Indigenous and local knowledge systems) and socio-economic and cultural data. This oversight can not only hamper the effectiveness of MSP, but also generate conflict with communities whose access and livelihoods are impacted by MSP outcomes. In response to this issue, our study led a community-based approach to identify areas of high socio-economic, cultural, and ecological value, and bring together diverse ways of knowing to inform regional MSP in Howe Sound/A´tl'ka7tsem (one of three Squamish Nation place names). We implemented a mixed-methods participatory mapping approach that involved 36 semi-structured interviews and a survey of over 200 community members in A´tl'ka7tsem. We also conducted community-evaluation meetings to interpret and share the results. This research was led by a partnership between MakeWay Charitable Society, the Squamish First Nation, and the University of British Columbia. Importantly, we emphasized youth leadership and centred Indigenous voices throughout the planning, design, knowledge gathering and sharing processes. Our results identified complex interactions (e.g. compatibilities and conflicts) across values that are critical to informing MSP processes and stewardship in A´tl'ka7tsem. To improve data accessibility and close the knowledge-to-action gap, we shared our data with a publicly accessible online map - the Howe Sound/A´tl'ka7tsem Marine Reference Guide. Our process strengthened trust across diverse community members and identified regionally appropriate ways to decolonize marine planning and conservation processes. Overall, this study provides an inclusive framework for gathering knowledge that respects multiple ways of knowing and advances the capacity to protect both ocean and community health.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0130,005
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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