Agreed but not preferred: expert views on taboo options for biodiversity conservation, given climate change
Notice bibliographique
Résumé
Recent research indicates increasing openness among conservation experts toward a set of previously controversial proposals for biodiversity protection. These include actions such as assisted migration, and the application of climate-change-informed triage principles for decision-making (e.g., forgoing attention to target species deemed no longer viable). Little is known however, about the levels of expert agreement across different conservation adaptation actions, or the preferences that may come to shape policy recommendations. In this paper, we report findings from a web-based survey of biodiversity experts that assessed: (1) perceived risks of climate change (and other drivers) to biodiversity, (2) relative importance of different conservation goals, (3) levels of agreement/disagreement with the potential necessity of unconventional-taboo actions and approaches including affective evaluations of these, (4) preferences regarding the most important adaptation action for biodiversity, and (5) perceived barriers and strategic considerations regarding implementing adaptation initiatives. We found widespread agreement with a set of previously contentious approaches and actions, including the need for frameworks for prioritization and decision-making that take expected losses and emerging novel ecosystems into consideration. Simultaneously, this survey found enduring preferences for conventional actions (such as protected areas) as the most important policy action, and negative affective responses toward more interventionist proposals. We argue that expert views are converging on agreement across a set of taboo components in ways that differ from earlier published positions, and that these views are tempered by preferences for existing conventional actions and discomfort toward interventionist options. We discuss these findings in the context of anticipating some of the likely contours of future conservation debates. Lastly, we underscore the critical need for interdisciplinary, comparative, place-based adaptation research.
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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 | 0,032 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».