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Enregistrement W7121028654 · doi:10.29173/jaed563

Things Are Changing: Climate Change, Afforestation, and Indigenous Economic Opportunity in Northern Saskatchewan

2025· article· en· W7121028654 sur OpenAlexafffundabout
Bob Kayseas, Katharine Baldwin

Notice bibliographique

RevueJournal of Aboriginal Economic Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensFirst Nations University of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousHarmClimate changeWildlifeTraditional knowledgeThreatened speciesLocal communityFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous communities in Northern Canada face rapid climate change that threatens their local ecosystems, food security, cultural ties to the land, and connections to the rest of Canada. Participating in climate adaptation efforts is crucial for Indigenous wellbeing, self-determination, and economic involvement amid a changing climate. We interviewed a total of 11 people drawn from the Elders, land users, community leaders, Indigenous business owners, and nonprofit staff at Black Lake, Fond du Lac, and Hatchet Lake Denes łin. First Nations in Northern Saskatchewan. For over 40 years, these knowledge holders observed how climate change threatened their communities’ traditional practices and the Denes łin. way of life. They also discussed various adaptive measures that could bolster local economic development. In this paper, we present community perspectives on one specific climate adaptation action: high-latitude tree line afforestation. While community members are concerned that afforestation could harm wildlife (especially barren-ground caribou), be undertaken without local consent and control, and facilitate the spread of invasive species, they also hope that an afforestation project could create jobs, involve youth, support the local economy, and contribute to fighting climate change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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