Putting conservation target science to work
Notice bibliographique
Résumé
Target setting has become a familiar concept through the international policy debate on global climate change. In contrast with greenhouse gas emission targets, the type of targets we emphasize in this book must be developed from ecological knowledge rather than from a socio-economic analysis and a desired outcome. The focus on value-free, quantitative approaches to target setting we imposed from the start could not be applied to all chapters, however. Contributors to this book represent a wide array of professional backgrounds and, accordingly, they approached conservation target setting from a variety of perspectives. Hence, we were not surprised when some contributors argued that targets should integrate socio-economic considerations. Does this reflect insubordination on their part or, rather, the complex socio-economic ramifications of conservation issues? It would be naive to expect a large group of intellectuals to abide by a rule and, therefore, we suspect that both hypotheses may apply here! Including ourselves, most of this book's contributors work with forest managers and policy-makers on a weekly basis unless they are practitioners themselves. Thus, they are well aware of the practical limits to the development of conservation policy and its implementation. None the less, to paraphrase George Bush, we as co- editors decided to stay the course and separate ecological and socio-economic considerations in the target-setting approaches presented in the various chapters. Our stance on this issue generated interesting discussions, which provided insight for this synthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,021 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».