57、北极地区的本土知识、安全与多元影响因素

北极地区的本土知识、安全与多元影响因素

1. 北极地区原住民传统生计面临的威胁

快速的气候变化和工业化发展的加剧,对北极地区原住民的传统生计构成了巨大威胁。原住民社区维系自身文化的能力正受到损害,这影响到了社区的安全。以加拿大的巴瑟斯特驯鹿群为例,它是加拿大所有贫瘠地区驯鹿群中数量急剧下降到极低水平的唯一一群。由于该物种对德内人的安全至关重要,驯鹿群数量的快速减少,引发了麦肯齐河谷地区原住民及其政府的担忧和紧张。

为应对这一情况,该地区的共同管理委员会建立了强大且制度化的机制,以确保在资源管理过程中充分纳入与驯鹿及其他物种相关的本土知识(ILK)。委员会的工作重点之一是识别和减轻采矿对驯鹿的影响。然而,对《水生影响监测计划》(AEMP)和《野生动物影响监测计划》(WEMP)中所纳入的本土知识性质的仔细评估表明,本土知识的有形方面(例如,特定地区目前和过去驯鹿的类型和数量)比无形方面(例如,原住民对驯鹿的世界观)更有可能被纳入管理实践。

2. 西方科学管理与本土知识的差异

西方科学管理计划将数据分解为更小的元素,以理解整体和复杂的现象;而本土知识本质上是整体性的,将现象的所有元素视为相互关联的。本土知识通常倾向于基于多个相互关联的生态或社会生态变量,并在精细的时间和空间尺度上进行观察和管理选择。

AEMP和WEMP分别侧重于脆弱的北方生态的不同方面(水生和野生动物问题),但在实施阶段,这两个计划之间的协调程度尚不清楚。尽管本研究的性质无法就影响监测计划是否考虑了原住民价值观得出明确结论,但轶事证据表明,这些价值观并未影响开发者的管理计划。这引发了对这些本土知识倡议长期实用性的质疑,也为一些研究人员的观点提供了支持,即本土知识被用于填补科学空白,而非在

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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