Stakeholder engagement: A foundation for natural heritage systems identification and conservation in southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In southern Ontario, multiple organizations apply various approaches to identifying natural heritage systems (NHS). Natural heritage systems comprise a network of natural features and areas, such as protected areas, forests, wetlands, river corridors, lakes, and meadows, as well as the associated natural processes to be conserved and/or managed for various environmental and public services. The application of a variety of approaches can lead to a lack of connections between natural heritage features across political jurisdictions. To further complicate the situation, not all municipalities have the necessary tools and information available to identify and protect NHS nor do they have the capacity to coordinate designing NHS with neighbouring jurisdictions. To address these challenges, a new approach was developed and tested that engages many stakeholders in the collaborative design of a NHS for an ecologically based landscape that crosses several political boundaries. Engagement is an opportunity to work together on common goals with stakeholders, communities, and citizens to find solutions to complex problems and move beyond the traditional consultation that government has used extensively in the past. We engaged a representative group of stakeholders to design and map a scientifically based, quantitatively derived NHS. The engagement process alternated data preparation and analysis activities with target-setting and decision-making by a diverse group of stakeholders, including municipalities, government agencies, non-governmental organizations, stewardship groups, landowners, and other interests. Throughout the target-setting process, observations and feedback from the stakeholders were collected. This paper both documents a number of lessons learned through the engagement process, and demonstrates that stakeholder engagement in NHS design has great potential to coordinate conservation efforts across political jurisdictions and the varied mandates of several organizations.
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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 | 0,021 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».