TRADITIONAL AND SCIENTIFIC KNOWLEDGE OF CONSTRUCTED WETLANDS FOR OIL SANDS PROCESSED WATER REMEDIATION
Notice bibliographique
Résumé
The oil sands industry is of enormous economic value to Canada. Despite its contributions, there is limited research on the social, ethical, legal, and cultural impacts of the industry. Remediation processes involve strategies to reduce the availability of soil contaminants and lessen the damage to the health and environment of affected communities. Further, remediation can improve relationships with Indigenous and non-Indigenous communities impacted by the oil sands industry. Advances in remediation have alerted researchers to consider social and cultural preferences in the implementation of remediation technologies. This research explored ways of braiding Indigenous Traditional Knowledge about wetland plants with the current science on treatment wetlands for oil sands processed water. Interviews with local community members and advocacy groups provide preliminary data on preferences for the use of constructed treatment wetland systems and their enhancement using genomics. Data were analyzed using the Biocultural Design Framework and the 10 Principles of Biocultural Conservation. The interview results consisted of four main themes: an ethic of caring for the world, the impacts of the oil sands industry, values associated with constructed wetlands, and the inclusion of Indigenous Traditional Knowledge in science. Results are intended to inform discussions among stakeholders, rights holders, and the Canadian public on the design of constructed treatment wetlands projects for oil sands processed water.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».