African Indigenous Knowledge Systems: Experts at the Intersect of Environmental Sustainability and Legal Precedent
Notice bibliographique
Résumé
Climate change and the direct threat thereof weighs a dual burden; scientifically, on thedisciplines at the front line of the issue and politically, on the global governance systemwith matters of sovereignty, regulation, and compliance. The former is typicallycategorized as the science, technology, engineering, and mathematics (STEM)disciplines, while the latter is principally recognized as the following instructions: theUnited Nations (UN), the African Union (AU), the European Union (EU), and the WorldTrade Organisation (WTO). This research paper challenges to characterization of expertsand in turn exposes the systemic lack of consultation with key leaders for more policyinformed,sustainable decision-making regarding climate change. Who is considered anexpert? What do they look like? What credentials do they hold? Where do they comefrom? These are the critical questions concerning today’s gap in the approach to climatechange gathered from empirical data on the scientific community and from internationaldebate on the topic. This paper critiques the paradoxical nature of Western Eurocentricscientific knowledge systems as they impose standardized “solutions” across the worldwithout the consideration of the rest of the world. The global consensus amongst theactively publishing community of scientists is that 97% of the climate crisis is humancaused(National Aeronautics and Space Administration, 2023). Typically, these scientistsare comprised of a majority white male demographic who wear white lab coats and areoften distanced from the on-ground situation. Addressing such systemic limitations andexclusionary practices creates the research question of “how have humans interacted withthe environment prior to and independent from Western Eurocentric scientific knowledgesystems?”
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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 | 0,016 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».