Can Wide Consultation Help with Setting Priorities for Large-Scale Biodiversity Monitoring Programs?
Notice bibliographique
Résumé
Climate and other global change phenomena affecting biodiversity require monitoring to track ecosystem changes and guide policy and management actions. Designing a biodiversity monitoring program is a difficult task that requires making decisions that often lack consensus due to budgetary constrains. As monitoring programs require long-term investment, they also require strong and continuing support from all interested parties. As such, stakeholder consultation is key to identify priorities and make sound design decisions that have as much support as possible. Here, we present the results of a consultation conducted to serve as an aid for designing a large-scale biodiversity monitoring program for the province of Québec (Canada). The consultation took the form of a survey with 13 discrete choices involving tradeoffs in respect to design priorities and 10 demographic questions (e.g., age, profession). The survey was sent to thousands of individuals having expected interests and knowledge about biodiversity and was completed by 621 participants. Overall, consensuses were few and it appeared difficult to create a design fulfilling the priorities of the majority. Most participants wanted 1) a monitoring design covering the entire territory and focusing on natural habitats; 2) a focus on species related to ecosystem services, on threatened and on invasive species. The only demographic characteristic that was related to the type of prioritization was the declared level of knowledge in biodiversity (null to high), but even then the influence was quite small.
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 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 | 0,142 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,007 |
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 ».