Understanding climate change through place : Inuit knowledge and repeat photography in Nunatsiavut
Bibliographic record
Abstract
Le Nunatsiavut, région Inuit autonome du nord du Labrador, se situe à la transition entre les écosystèmes arctiques et subarctiques et connaît actuellement des changements environnementaux rapides liés au climat. Ces transformations sont profondément ressenties en lien avec des lieux particuliers, façonnant les savoirs liés au territoire, la culture, l’identité, la santé et la sécurité. Cette recherche applique le concept de lieux culturels clés (Cultural Keystone Places – CKPs), en partenariat avec les Inuit, afin de coproduire des connaissances sur les impacts, les perceptions et l’adaptation aux changements climatiques. En adoptant une approche mixte, nous mobilisons à la fois le savoir Inuit et une analyse quantitative de photographies obliques répétées sur le long terme pour examiner comment les CKPs sont affectés par les changements climatiques, tant sur le plan physique que social. L’analyse photographique révèle des transformations écosystémiques importantes au cours du dernier siècle, notamment une expansion généralisée des arbustes et, dans certains cas, une progression des arbres, avec une variabilité liée aux facteurs topographiques et écologiques. Le savoir Inuit contextualisent ces changements dans l’expérience vécue, montrant comment ces transformations sont perçues localement. Fait important, les impacts climatiques ne sont pas vécus isolément, mais plutôt comme partie intégrante de processus plus vastes – sociaux, coloniaux et environnementaux – qui influencent les relations des Inuit avec le territoire. Ces résultats mettent en évidence la façon dont les transformations écologiques s’entrecroisent avec la continuité culturelle, les déplacements et le bien-être. Dans l’ensemble, les CKPs apparaissent comme essentiels pour l’identité inuit, les liens familiaux et la transmission des savoirs. Cette recherche démontre que la compréhension et les réponses aux changements climatiques ne peuvent être dissociées des enjeux de justice, de culture et de territoire, soulignant l’importance d’approches locales et dirigées par les Inuit pour maintenir les relations entre les personnes et la terre en cette période de changements rapides.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".