Tentativi di riappropriazione comunitaria delle infrastrutture in un contesto di cambiamenti climatici: il caso della pesca nelle comunita autoctone del Quebec, Canada
Bibliographic record
Abstract
Partendo dal caso specifico della pesca e delle sue infrastrutture, in questo capitolo, ci focalizzeremo sull’innovazione sociale come elemento fondamentale nei processi di sviluppo territoriale per rispondere alle sfide e alle problematiche globali (sociali, economiche e ambientali) prodotte all’interno del modello di sviluppo dell’antropocene e di quello che abbiamo definito essere il “regime delle risorse” canadese e per mitigare, almeno in parte, i conflitti che possono scaturire per il controllo delle infrastrutture essenziali allo sfruttamento delle risorse naturali. Ci concentreremo sulle esperienze locali di una varietà di attori che operano nella pesca al gambero nordico (in particolare, all’interno delle comunità indigene del Québec orientale, alle quali è attribuito il titolo di Prime Nazioni), e che tentano di rispondere in vari modi alla crisi climatica ed ambientale agendo direttamente sul modello di sviluppo comunitario, economico e territoriale. In particolare, tenteremo di rispondere alle seguenti domande: In che modo le comunità indigene delle Prime Nazioni del Québec orientale, che pescano questa specie in forte diminuzione, affrontano le sfide causate dai cambiamenti globali – compresi i cambiamenti climatici – che colpiscono questa attività? Quali tipi di adattamenti permettono le loro specifiche pratiche organizzative (forma cooperativa e condivisione comunitaria dei rischi, distribuzione dei profitti, ecc.)? Esiste un potenziale di applicazione anche alle imprese di pesca private non autoctone (capitani-proprietari)? E con quali limiti?
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".