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Enregistrement W7084055249 · doi:10.1002/2688-8319.70102

Indigenous Peoples and environmental research and monitoring within the Laurentian Great Lakes Basin: A systematic map

2025· article· en· W7084055249 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueEcological Solutions and Evidence · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésIndigenousDiversity (politics)Traditional knowledgeEnvironmental researchSystematic reviewEnvironmental monitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The North American Great Lakes basin faces management challenges worsened by climate change, invasive species and contaminants. Addressing these issues requires a collective approach, drawing on a diversity of perspectives and voices, including that of the Indigenous Peoples in the region—Tribal Nations, First Nations and Métis peoples. For these priorities and needs to be meaningfully included, Indigenous communities, Nations and Tribes must be supported to participate in and direct environmental research and monitoring through approaches that respect community‐based research and learning. However, the extent of environmental research and monitoring conducted with, for or by Indigenous Peoples (including Indigenous communities, Nations and Tribes) in the Great Lakes region is not well‐documented. Without a clear understanding of what research is taking place, where and how Indigenous Peoples are involved, it is difficult to assess whether these efforts are truly inclusive or aligned with Indigenous priorities—highlighting the need to systematically map and characterize these efforts. A systematic mapping protocol was applied to identify, gather and review English‐language peer‐reviewed literature on environmental research and monitoring in the Great Lakes basin conducted with, for and by Indigenous Peoples. Sixty studies were identified and included in the systematic map database gathered and analysed for this review. The systematic map reveals that 57% of the studies took place in or around Lake Superior. Many focussed on human health risk assessments, particularly related to environmental contaminant exposure. The role of Indigenous Peoples varied, with most studies reporting involvement at the data gathering and collection stage. Practical implication . This map describes the extent, focus and roles of Indigenous Peoples in Great Lakes research and monitoring, based on peer‐reviewed English literature. If this literature reflects broader research activity, findings suggest limited representation—only 19% of Indigenous communities and Nations across the basin were included, and few were engaged in early‐stage planning or priority setting. However, this literature likely underrepresents the full scope of Indigenous‐led or co‐developed work. To support more equitable Great Lakes research, future efforts should promote broader geographic inclusion, increased Indigenous leadership across all stages and greater transparency regarding Indigenous involvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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