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Enregistrement W1513258353

The conservation social sciences: What?, how? and why?: a report for conservation organizations, foundations, practitioners, agencies and researchers

2015· article· en· W1513258353 sur OpenAlexfundno aff
Nathan Bennett

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPublic relationsSociologyPolitical scienceEngineering ethicsEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each of the fields of conservation social science has made and can make a unique contribution to understanding the relationship between humans and nature and to improving conservation outcomes. Conservation scientists, practitioners and organizations recognize the importance of the conservation social sciences and are increasingly engaging in and funding conservation social science research. Yet conservation organizations and funders often lack a clear understanding of the breadth of the conservation social sciences, the types of questions that each field of conservation social science poses, the methods used by disciplinary specialists, or the potential contribution of each field of conservation social science to improving conservation practice and outcomes. Limited social science capacity and knowledge within conservation organizations may also mean that conservation practitioners and organizations looking to fund conservation social science research do not know where or how to begin defining a social science research agenda. This report presents a series of papers that were given as part of a workshop titled “The conservation social sciences: Clarifying ‘what?’, “how?’ and ‘why?’ to inform conservation practice” that occurred at the North American Congress for Conservation Biology in Missoula, Montana in July 2014. The workshop brought together specialists from the breadth of the conservation social sciences to define the contributions of their disciplines and fields to conservation through exploring the ‘what?’, ‘how?’ and ‘why?’ of each area of expertise. The resultant report aims to stimulate dialogue among conservation organizations, foundations, agencies, practitioners and researchers about the role of the conservation social sciences. It is intended to build capacity, promote knowledge and foster engagement with conservation social sciences in order to improve conservation practice and outcomes. The first chapter of the report introduces the conservation social sciences. The body of the report provides succinct synopses of the different conservation social sciences by specialists in Psychology, Economics, Sociology, Anthropology, Political Science and Governance, Human Dimensions, Political Ecology, Ethics, Education and Communication, Conservation and Development, and Science and Technology Studies. The concluding chapter a) provides a broad overview of the topics explored, questions asked, methods used and contributions made by each field of conservation social science and b) presents a process by which conservation organizations or funders can define and prioritize a conservation social science research agenda. We propose five steps to guide organizations wishing to better employ the conservation social sciences: 1) Recognize and overcome organizational barriers to incorporating conservation social sciences and build support for and understanding of the conservation social sciences; 2) Identify the conservation problem(s) that the organization aims to address and highlight their social dimensions; 3) Partner with social scientist(s) to frame key topics, questions and approach; 4) Brainstorm key topics for investigation or research questions and prioritize them to establish a conservation social science agenda; and 5) Partner with, contract or hire conservation social scientist(s) to carry out the work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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