Mi'kmaw lessons for realigning land relations in Bay of Fundy dykelands and tidal wetlands
Notice bibliographique
Résumé
For the Mi'kmaq First Nation, the hypertidal Bay of Fundy has long been a source of sustenance, stories, and so much more. Starting in the 1600s, French settlers (locally called Acadians) converted much of the coast’s tidal wetlands to agricultural dykelands. Climate change currently threatens the diversified dykeland system, leading to complex decisions around how to adapt: restoring dykes to tidal wetlands, realigning (pulling back) dykes, and/or raising dykes in their current footprint. This community-engaged study aimed to document how the Mi'kmaq navigate coastal adaptation decision making on the Bay of Fundy coast, including how the Mi'kmaq value the focal landscapes and balance different adaptation approaches. Interviews with Mi'kmaq traditional knowledge holders and non-Indigenous key informants demonstrated nuanced perspectives on dykeland futures, recognizing some benefits of dykelands but pushing for tidal wetland restoration where possible, not just for the benefit of the Mi'kmaq, but for all relations, human and non-human. Mi'kmaw insights on relational governance, pluralistic decision making, and reconciliation through land-based action hold vital lessons for the Bay of Fundy and beyond.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».