Local and Indigenous Knowledge Systems in the Peruvian Andes: Turno Cultivation in the Campesino Communities of Huancachi and Quilcas
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Notice bibliographique
Résumé
'Turno' cultivation is an ancestral system of land and crop management maintained by Andean Campesino and Indigenous communities according to Local and Indigenous Knowledge Systems (LIKS) which steward high rates of biodiversity, supporting local food and livelihood security.High levels of poverty and compounding inequalities experienced by these communities heighten their vulnerability to climatic and development pressure, threatening turno systems and the LIKS that underpin them. Research was conducted from June 2023 – March 2024 with Huancachi and Quilcas, 2 campesino communities recognized for native potato biodiversity and continued turno cultivation. This paper will examine these food systems to understand how internal and external processes facilitate ongoing production and reproduction of LIKS and how these processes impact food security and food sovereignty. Research was conducted using a Participatory Action Research (PAR) approach, which is a change- and problem-oriented approach for participant-led research and systems thinking as a conceptual framework and methodology for uncovering dynamic processes embedded in LIKS. Data was collected using a mixed-methods approach leveraging surveys and focus group discussions. Results from this study suggest the integral role that land, culture and worldview play in sustaining and reproducing Indigenous Knowledge for turno cultivation, as well as the role of external actors in shaping relationships between system elements. This study found that as access and ownership over land is threatened, the power and influence of external actors over these local knowledge systems are increased, which in turn shapes relationships and functions of the knowledge system. Implications: These results illustrate how turno production systems can be supported institutionally by focusing on both the internal relationships within communities and the relationships they have with external actors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle