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Enregistrement W7161792177 · doi:10.82308/7836

Reassembling transboundary natural resource governance: Case studies of posthuman wild food systems in Eeyou Istchee

2025· dissertation· en· W7161792177 sur OpenAlexaboutno aff
Nathan Badry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional knowledgeCorporate governanceNatural resourceIndigenousNatural resource managementLivelihoodSustainabilityBureaucracyResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The governance of natural resources is often characterised by ecological, social, and jurisdictional complexity. One dimension of this complexity is epistemological and ontological pluralism, wherein governance structures and processes must contend with multiple knowledge systems and worldviews. In Canada, for example, pluralistic natural resource governance often includes Indigenous Peoples, in addition to government, non-governmental, and industry actors. Even in cases where these diverse governance actors share broadly agreed-upon conservation and sustainable development goals, pluralism can have significant implications for collective action, as well as epistemic justice and reconciliation. While different knowledge systems and worldviews can enhance understanding, inclusion, and innovation, they can also create frictions and controversies. Indigenous knowledge systems are frequently incommensurable with the dominant scientific and bureaucratic knowledge systems of natural resource governance. This is particularly evident in cases involving the social roles of nonhuman actors, which often play active parts in Indigenous ontologies and epistemologies. In this dissertation, I first synthesise the literature on actor-network theory (ANT), and analyse how this approach to understanding human/nonhuman networks could also inform understandings of knowledge weaving and pluralistic natural resource governance. To demonstrate empirically how knowledge weaving can challenge network governance approaches, I conduct a case study of moose and forestry governance in Eeyou Istchee, the James Bay Cree Territory of northern Quebec, Canada. Cree livelihoods are closely linked to wild food species like moose. However, these species are being heavily impacted by forestry and other resource development. Fuzzy cognitive mapping was conducted with Cree land-users to explore the different social-ecological impacts to moose habitat. The case study shows that, while some differing Cree and scientific understandings of boundary spanning factors are relatively easy to reconcile, some factors, especially those related to specific local culture and belief, are not. A second case study of lake sturgeon governance in the Cree community of Nemaska demonstrates how an ANT-inspired approach to network governance could help span boundaries between pluralistic governance actors. Like moose, lake sturgeon is an important wild food species being impacted by resource development. Using interviews and participant observation, I describe lake sturgeon actor-networks in Nemaska, identifying the relational networks of humans and nonhumans that influence governance. Through the tracing of these networks, boundary-spanning roles that may be hidden from other approaches are highlighted. Natural resource governance regularly depends on complex relationships and consensus between local land-users, scientists, and policy makers. In such pluralistic settings, shared understandings can be challenging to develop, and I conclude that ANT and a wider turn towards posthumanism would help decentralise the human in network governance methods, thereby creating novel insights for overcoming conflicts and improving collective action

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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