Concilier les savoirs écologiques traditionnels autochtones et la science occidentale dans une perspective de conservation en milieu naturel
Bibliographic record
Abstract
Face aux crises climatiques, de la biodiversité et culturelles, cet essai explore comment il est possible de concilier les savoirs écologiques traditionnels autochtones (TEK) et la science occidentale pour permettre une conservation plus inclusive et efficace des écosystèmes. Il est primordial de tenter de mieux conserver et d’optimiser l’aménagement du territoire et cela passe immanquablement par la collaboration avec les Peuples autochtones. Ceux-ci ont joué et jouent encore un rôle majeur dans la conservation des écosystèmes ainsi que dans leur bonne gestion. De plus, l’apport des Peuples autochtones aux sciences telles que l’écologie est sans équivoque. Les TEK et les systèmes de connaissances propres aux Peuples autochtones, développés à travers des siècles d’interactions étroites avec la nature, sont complémentaires à la science occidentale de plusieurs façons. Les deux systèmes se basent sur la collecte d’informations et évoluent à travers le temps. Toutefois, il existe aussi des différences notables, particulièrement en lien avec l’importance que la spiritualité joue dans le système de connaissances. Les savoirs autochtones incluent des pratiques comme la gestion des habitats et le suivi des populations animales, tout en étant porteurs d'identité culturelle et spirituelle. De plus, ils complémentent les sciences occidentales en apportant des connaissances spécifiques et en permettant une compréhension plus approfondie des écosystèmes. Par exemple, les modèles d’habitat pour le caribou, produits avec la collaboration de la Première Nation Tlingit de Taku River en Colombie-Britannique, ont montré que les TEK identifient des zones pertinentes pour la conservation et la restauration que les approches scientifiques occidentales conventionnelles ne détectent pas. Des initiatives de cogestion, comme le Conseil de gestion du caribou de Beverly et Qamanirjuaq (BQCMB) ou le Comité de gestion paritaire des pêches Canada-Inuvialuit (FJMC) mettent en lumière les succès de la collaboration entre les Peuples autochtones et certains membres de paliers gouvernementaux importants. Ces modèles favorisent une gestion inclusive des ressources, intégrant divers groupes, dont les Peuples autochtones, dans la gouvernance du territoire. Ils renforcent aussi la résilience écologique et culturelle, c’est-à-dire l’adaptation des écosystèmes aux perturbations environnementales et sociales. L'intégration des savoirs pose néanmoins des défis importants. Le terme même d’« intégration » peut être problématique s’il implique une domination ou une appropriation des savoirs autochtones par la science occidentale. Ainsi, différentes approches doivent être utilisées pour s’assurer que les deux systèmes s’agencent correctement. La méthode Etuaptmumk, ou « vision à deux yeux », est l’une de ces approches, qui valorise les deux systèmes en les utilisant de manière complémentaire. Toutefois, le respect des droits ancestraux, la protection de l'autonomie culturelle et le partage équitable des bénéfices restent des conditions essentielles à une collaboration réussie. L’exemple des aires protégées d’initiative autochtone (APIA) au Québec illustre une avancée significative dans la reconnaissance des Peuples autochtones comme gardiens du territoire. Ces initiatives, bien que prometteuses, nécessitent toutefois des cadres clairs et une réelle participation des communautés dans leur gouvernance. Le cas de la communauté innue de Pessamit met en avant le rôle central des savoirs autochtones dans la préservation de la biodiversité, en particulier du caribou forestier, et dans la lutte contre les pressions anthropiques qui s’exercent sur le territoire québécois. En définitive, l’intégration des savoirs autochtones et de la science occidentale représente une voie essentielle pour relever les défis environnementaux d’aujourd’hui et de demain. Ces approches permettent non seulement d’améliorer la conservation des écosystèmes, mais aussi de promouvoir la justice sociale et culturelle en reconnaissant les Peuples autochtones comme des acteurs clés dans la gestion de la biodiversité. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : savoirs autochtones, savoirs traditionnels écologiques, co-construction des savoirs, Peuples autochtones, conservation, autodétermination, gouvernance autochtone, aire protégée d’initiative autochtone
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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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".