Embracing Ecological Learning and Social Learning: UNESCO Biosphere Reserves as Exemplars of Changing Conservation Practices
Notice bibliographique
Résumé
Biosphere reserves were first created in 1976 to help scientists, managers, and communities better understand how to conserve biodiversity and improve human-environment interactions. Since then, biosphere reserves have evolved from a primary focus on 'ecological learning' to a broader orientation that includes 'social learning'. The purpose of this paper is to trace how this shift became intertwined with changing expectations about the purpose and philosophy, criteria for site selection, and assessment of effectiveness of biosphere reserves as exemplars of conservation and sustainable development. Drawing on academic reports, policy and other archived documents from the international and Canadian programs, and interviews of key participants, this paper examines how international priorities changed and became expressed on the ground in designation processes and research practices of Canadian biosphere reserves. Our research indicates that social dimensions of learning have been added to earlier ecological objectives. This addition has had a dual impact. While laudably broadening perspectives on research, learning, and learners to include social scientists and local people more effectively, a heightened emphasis on social dimensions has increased the complexity of anticipated outcomes tied to governance and social goals. Biosphere reserves must now establish research and management approaches that encompass both ecological and social dimensions of learning reflecting collaborative and interdisciplinary research and practice that include local perspectives and assessment goals. These changes may require improved clarity for determining where future biosphere reserves should be created and how they should be managed.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».