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Enregistrement W2125685163 · doi:10.4103/0972-4923.58642

The Intersections of Biological Diversity and Cultural Diversity: Towards Integration

2009· article· en· W2125685163 sur OpenAlexaff
Sarah Pilgrim, Jules Pretty, Bill Adams, Fikret Berkes, Simone Athayde, Nigel Dudley, Eugene S. Hunn, Luisa Maffi, Kay Milton, David J. Rapport, Paul Robbins, Eleanor J. Sterling, Sue Stolton, Anna Tsing, Erin Vintinnerk

Notice bibliographique

RevueConservation and Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Cultural diversityGeographyEconomic geographySociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an emerging recognition that the diversity of life comprises both biological and cultural diversity. In the past, however, it has been common to make divisions between nature and culture, arising partly out of a desire to control nature. The range of interconnections between biological and cultural diversity are reflected in the growing variety of environmental sub-disciplines that have emerged. In this article, we present ideas from a number of these sub-disciplines. We investigate four bridges linking both types of diversity (beliefs and worldviews, livelihoods and practices, knowledge bases and languages, and norms and institutions), seek to determine the common drivers of loss that exist, and suggest a novel and integrative path forwards. We recommend that future policy responses should target both biological and cultural diversity in a combined approach to conservation. The degree to which biological diversity is linked to cultural diversity is only beginning to be understood. But it is precisely as our knowledge is advancing that these complex systems are under threat. While conserving nature alongside human cultures presents unique challenges, we suggest that any hope for saving biological diversity is predicated on a concomitant effort to appreciate and protect cultural diversity.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,072
Communication savante0,0200,026
Science ouverte0,0020,028
Intégrité de la recherche0,0030,010
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations463
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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