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Enregistrement W2063999881 · doi:10.1046/j.1523-1739.2001.015003570.x

Science, Ethical Arguments, and Management in the Preservation of Land for Grizzly Bear Conservation

2001· article· en· W2063999881 sur OpenAlexaff
Maria Davradou, Gene Namkoong

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésGrizzly BearsEnvironmental ethicsUrsusGeographySociologyEcologyPhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Environmental groups advocate the preservation of an area within British Columbia's coastal temperate rainforest as a sanctuary for grizzly bears ( Ursus arctos horribilis ). Debate among government, industry, and environmental spokespersons has provided arguments but no resolution. We have applied to this issue available biological knowledge on grizzly bears and the arguments of a range of ethical theories. The theories of three professionally trained ethicists were included: Tom Regan, Holmes Rolston III, and Arne Naess. Aldo Leopold's prominent position in the conservation movement justifies his “land ethic” as a fourth ethical theory. All four theories agree that the area should be preserved. Contrary to this fundamental agreement, the theories diverge when tested against a “hard” conservation scenario, the conflict between the protection of the last surviving grizzly bears versus the survival of a culturally distinct human tribe. Application of the principles developed by Regan and Naess recommend that human interests should override the preservation of grizzly bears, whereas Leopold's and Rolston's arguments favor the preservation of the area for the bears. Our work can be used as a model of how the gap between biological sciences, ethical theories, and ecosystem management can be bridged successfully.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,071
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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