Towards an improved understanding of community-based monitoring: \nA case study of the Wemindji Community Fisheries Program
Notice bibliographique
Résumé
Community-based monitoring (CBM) is widely recognised as a cost-effective alternative to conventional externally-driven, professionally executed monitoring. It has the potential to improve understanding of wildlife and ecosystems, enhance local authority and capacity, and contribute to the inter-generational transmission and cross-cultural exchange of knowledge. CBM can take a variety of governance approaches, including three categories of CBM involving indigenous communities: contributory monitoring (limited to local inputs); collaborative monitoring (roughly equal partnerships); and community-led (local control over all aspects). Unfortunately, few assessments of local indigenous perspectives are available within the field of CBM. This thesis addresses this gap by drawing upon the experience of a James Bay Cree First Nations community with one of the longest running subsistence fisheries monitoring programs ever conducted in the Canadian north. Specifically, we identify the benefits and challenges experienced as a result of twenty-three years of the Wemindji Coastal Fisheries Monitoring Program. The study uses semi-structured interviews and participant-based observations to facilitate the identification of program components, with a strong emphasis on the perspectives of local Cree program participants and administrators. It is hoped that my findings can contribute to the design and implementation of locally meaningful, and culturally appropriate, CBM programs that simultaneously maximize knowledge and labour inputs from local indigenous resource users.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».