Adaptive capacity creation in the Stó:lō Research and Resource Management Centre (Stó:lō Nation, BC) and the Fort Apache Heritage Foundation (White Mountain Apache Tribe, AZ)
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples are disproportionately threatened by a changing climate. Research indicates that U.S. Tribes and Canadian Aboriginal Peoples are experiencing detrimental climate change effects. In this context, Indigenous organizations deserve special consideration as community-based pathfinders for collective welfare. I engaged with two Indigenous organizations that share cultural heritage stewardship missions—the Stó:lō Research and Resource Management Centre (Stó:lō Nation, BC) and the Fort Apache Heritage Foundation (White Mountain Apache Tribe, AZ)—to investigate perceptions of climate effects and develop recommendations for organizational support of community adaptive capacity. Research methods included engagement with organizational collaborators, semi-structured interviews with organizational representatives and community members, and organizational documents review. Results indicate that community members are experiencing increase in extreme weather events, changes in water quantity and quality, reductions in long-term water and food security, and reduced access to traditional resources and traditional practices. Results identify diverse opportunities to enable adaptation, most of which are case study-specific. Educational services and information dissemination, cultural perpetuation services, and cooperation facilitation comprise organizational services associated with adaptive capacity enhancement in both case studies. I conclude that Indigenous organizations hold significant potential to support communities in adapting to a changing climate. I identify recommendations to boost and actualize this potential.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».