Safeguarding biodiversity: what is perceived as working, according to the conservation community?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dramatic increases in human populations and per capita consumption, climate change, overexploitation of marine and freshwater resources, and deforestation have caused a litany of negative consequences for biodiversity. Such doom-and-gloom scenarios are widely known, frequently cited and frankly depressing. Although accurate assessments of threats have clear value for intervention planning, we believe there is also a need to reflect on successes. Such reflection provides balance to negative scenarios and may shift attention towards constructive, positive action. Here we use a systematic evaluation of 90 success stories provided by conservation scientists and practitioners to explore the characteristics of the projects perceived as being associated with success. Success was deemed to have occurred for 19.4% of the projects simply because an event had occurred (e.g. a law was passed) and for 36.1% of projects quantitative data indicated success (e.g. censuses demonstrated population increase). However, for most projects (63.9%) there was no evaluation and success was defined by the subjective opinion of the respondent. Conservation community members viewed successful projects most often as those being long-term (88%), small in spatial scale (52%), with a relatively low budget (68%), and involving a protectionist approach alone or in combination with another approach. These results highlight the subjectivity of definitions of success in conservation but also the characteristics of conservation efforts that the conservation community perceives as indicative of success.
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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 | 0,028 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».