"Experimenting with what will become our traditions": adaptive co-management as a bridge to an Atikamekw Nehirowisiw post-treaty world in Nitaskinan, Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse détermine si une approche de cogestion adaptative peut ou non résoudre quelques uns des problèmes actuellement rencontrés lors de négociations de traités entre premières nations du Canada et l'état. La thèse identifie dans un premier lieu la façon dont la cogestion adaptative présenterait une amélioration par rapport aux traités actuels. Deuxièmement, elle examine la façon dont la coexistence de différents systèmes de savoir et le changement culturel peuvent être pris en compte dans un processus de cogestion adaptative. Finalement, la thèse identifie les préconditions requises pour la mise sur pied d'organisations de cogestion dans un contexte de traité adaptatif. Pour atteindre ces objectifs, c'est le cas de la négociation territoriale de la nation atikamekw (Quebec, Canada) qui est étudié. Les résultats de recherche indiquent que la cogestion adaptative est une approche appropriée afin d'en arriver à des traités qui sont plus près des besoins des premières nations en valorisant l'apprentissage en continu et le renouvellement continuel d'une relation de peuple-à-peuple. Cette approche se distingue des modèles actuels de traités, qui tendent à être statiques et bureaucratiques, se concentrant sur les aspects structuraux de la cogestion et l'extinction des droits ancestraux. La recherche souligne qu'une approche adaptative de la cogestion a un potentiel de catalyseur pour la revitalisation des cultures autochtones. Ceci est illustré par le processus de transformation des institutions de gouvernance territoriale ayant présentement cours chez les Atikamekw. La thèse démontre que les Atikamekw désirent construire un système décisionnel ancré dans le passé, centré sur le chef de territoire et la famille, mais tourné vers l'avenir, évolutif et différent de sa forme originale.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.057 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".