Effets cumulatifs des changements environnementaux sur la valeur des paysages autochtones en zone boréale.
Bibliographic record
Abstract
Les paysages boréaux se transforment sous l’effet des changements climatiques et de \nl’exploitation des ressources naturelles. Les peuples autochtones, qui entretiennent une \nrelation étroite au territoire, sont exposées à ces changements qui affectent plusieurs \naspects de leur vie. La mise en commun des savoirs autochtones et scientifiques peut \ncontribuer à mieux comprendre les effets des changements et à en limiter les \nconséquences. Cette recherche a été réalisée en partenariat avec la communauté \nanicinape de Pikogan (Première Nation Abitibiwinni) et la communauté crie d’Oujé- \nBougoumou (Ouje-Bougoumou Cree Nation). Toutes deux ont leur territoire situé en \nforêt boréale au Québec. L’objectif principal était d’analyser les effets cumulatifs des \nchangements environnementaux sur les paysages boréaux depuis la frontière entre les \nsystèmes de connaissances autochtones et scientifiques. Les objectifs spécifiques \nétaient de (1) conceptualiser la valeur des paysages autochtones et ses déterminants; (2) \nconcevoir un « objet frontière » qui fait le pont entre les perspectives autochtone et \nscientifique; (3) faire le portrait de l’état actuel du territoire; (4) mettre en commun les \nprojections d’un modèle de simulation des paysages forestiers et les savoirs d’experts \nautochtones dans un modèle probabiliste; et (5) projeter les effets cumulatifs des \nchangements environnementaux sur la valeur des paysages autochtones. La méthodologie est de type séquentiel mixte. D’abord, des données qualitatives ont \nété recueillies à partir d’entrevues semi-dirigées et d’exercices de cartographie \nparticipative avec les experts autochtones de l’utilisation du territoire des deux \ncommunautés partenaires. Des analyses thématiques ont fait émerger un cadre \nd’analyse de la valeur des paysages. Les données terrain ont ensuite été combinées à \ndes données bibliométriques afin de synthétiser les perspectives autochtone et \nscientifique sous la forme de modèles conceptuels de type Driver Pressure State Impact \n(DPSI). Des indicateurs quantitatifs de l’état du territoire ont été développés et utilisés \npour construire une typologie des terrains de trappe familiaux. Enfin les paysages \nforestiers ont été simulés selon divers scénarios de foresterie et de changements \nclimatiques dans le modèle de simulation des paysages forestiers LANDIS-II. Les \nprojections ont été soumises au jugement des experts autochtones de l’utilisation du \nterritoire lors d’ateliers d’élicitation de probabilités conditionnelles. Les projections du \nmodèle et les jugements d’experts ont été intégrés dans un réseau bayésien. Les résultats sont présentés dans quatre articles scientifiques (Chapitres II à V). Le \ncadre d’analyse développé aborde la valeur des paysages en fonction de son potentiel \nà soutenir les pratiques importantes pour les communautés : la chasse à l’orignal, la \nchasse à l’outarde, la pêche, la trappe, le ressourcement et l’éducation (Chapitre II). La \nvaleur du paysage y est décrite en quatre dimensions, soit l’abondance des ressources, \nl’accès au territoire, la qualité des ressources et l’appréciation de l’expérience vécue \nsur le territoire. Les convergences et les complémentarités entre les perspectives autochtone et \nscientifique ont été identifiées en comparant les modèles DPSI (Chapitre III). \nL’influence de la récolte ligneuse, de la sylviculture et des changements dans la répartition des espèces, ainsi que la structure d’âge de la forêt, la santé de la faune et la qualité de l’eau sont ressortis comme des intérêts convergents. Un intérêt plus grand pour les effets des mines, des lignes à haute-tension et des chemins forestiers est ressorti du modèle autochtone. Un intérêt plus grand pour les changements climatiques, \nles incendies forestiers, l’état des sols forestiers et la diversité biologique est ressorti \ndu modèle scientifique. \nQuatre types de terrains de trappe ont été décrits à partir d’indicateurs quantitatifs \n(Chapitre IV). Les indicateurs comprennent par exemple la proportion de forêts \nmatures, la densité du réseau routier et la proportion de forêts issues de reboisement. \nLa typologie indique que les stratégies d’aménagement du territoire tendent à creuser les écarts entre l’état des terrains de trappe familiaux au sein d’une même communauté. Les projections du modèle LANDIS-II indiquent que sous les effets cumulatifs des \nchangements environnementaux, les paysages font face à une transition rapide vers des forêts plus jeunes et plus feuillues (Chapitre V). Les changements sont attribuables à l’action combinée des changements climatiques, de la récolte ligneuse et de l’augmentation de l’activité des incendies forestiers dans certaines régions. \nL’abondance des animaux à fourrure pour la trappe (particulièrement de la martre), de l’orignal pour la chasse et des lieux de ressourcement seraient parmi les valeurs les plus vulnérables. \nLes contributions de cette recherche à l’avancement des connaissances s’inscrivent \ndans trois domaines des sciences de l’environnement. (1) Le cadre d’analyse de la \nvaleur des paysages développé est à la fois cohérent avec les préoccupations et savoirs \ndes communautés et assez général pour guider d’autres recherches et études d’impacts \ndans des contextes similaires. (2) Cette recherche contribue au développement de la recherche collaborative en contexte autochtone. L’originalité des travaux réside dans \nla combinaison des approches et des méthodes, notamment le développement des \nperspectives et la cocréation des connaissances. (3) La méthode développée pour évaluer les effets cumulatifs des changements environnementaux en mettant en \ncommun les savoirs autochtones et scientifiques est originale et novatrice. Elle ouvre \nla voie à une intégration plus riche de diverses formes de connaissances dans les \nmodèles environnementaux. \nLes résultats présentés sont utiles aux communautés autochtones pour guider la mise en place de mesures d’atténuation et d’adaptation. Ils mettent en évidence l’importance de considérer l’échelle du terrain de trappe dans l’aménagement du territoire et appuient la nécessité de diminuer l’influence de la foresterie sur les paysages. Ces travaux encouragent l’engagement des institutions autochtones et de recherche dans des partenariats et suggèrent quelques éléments facilitant la collaboration.
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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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".