MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7115816675

Inuit Harvest Data in Qikiqtait Protected Area Development

2024· dissertation· en· W7115816675 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)General partnershipIndigenousBaseline (sea)Protected areaData collectionEiderCitizen science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inuit-led conservation initiatives are being increasingly recognized for their ability to engage community members, support the harvesting of country food, support longterm environmental monitoring, and promote Inuit self-determination. My MA research was conducted in partnership with the Arctic Eider Society and the Sanikiluaq Qikiqtait Steering Committee. The goal was to support the development of the Inuit-led Qikiqtait Protected Area (Qikiqtait) around the Belcher Islands Archipelago, Nunavut, using harvester data collected on SIKU: The Indigenous Knowledge Social Network. Sanikiluarmiut (people of Sanikiluaq) harvest data for 14 key species collected from April 1, 2020 – March 31, 2022, was used to address the following research objectives: i) contribute to the Qikiqtait harvest resource inventory using Inuit harvester data collected on SIKU; ii) compare the harvest resource inventory data to Qikiqtait management priorities; and, iii) explore the capacity of SIKU as a tool to contribute to a community environmental monitoring approach to Inuit-led protected area development and ongoing management. A temporal and spatial analysis was conducted to show harvest density patterns and changes over time. These results showed a change in harvest timing and location for most species over the analysis period and identified the seasonality of Sanikiluarmiut harvesting. This harvest resource inventory creates baseline data for key species that can be used to identify and assess harvesting trends over time. The results of a comparative spatial analysis revealed that the harvest data could complement previously identified Qikiqtait priority areas. The results of this research showed that SIKU is an effective tool to use in Qikiqtait development and can support long-term wildlife monitoring. Recommendations are made to further increase the capacity of the app to address community priorities. This research contributes to the body of work supporting long-term Inuit-led environmental monitoring to promote Inuit decision-making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)→Même sujetIndigenous Studies and Ecology→Travaux en français237 207→