Priority Questions and Horizon Scanning for Conservation: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Several projects aimed at identifying priority issues for conservation with high relevance to policy have recently been completed in several countries. Two major types of projects have been undertaken, aimed at identifying (i) policy-relevant questions most imperative to conservation and (ii) horizon scanning topics, defined as emerging issues that are expected to have substantial implications for biodiversity conservation and policy in the future. Here, we provide the first overview of the outcomes of biodiversity and conservation-oriented projects recently completed around the world using this framework. We also include the results of the first questions and horizon scanning project completed for a Mediterranean country. Overall, the outcomes of the different projects undertaken (at the global scale, in the UK, US, Canada, Switzerland and in Israel) were strongly correlated in terms of the proportion of questions and/or horizon scanning topics selected when comparing different topic areas. However, some major differences were found across regions. There was large variation among regions in the percentage of proactive (i.e. action and response oriented) versus descriptive (non-response oriented) priority questions and in the emphasis given to socio-political issues. Substantial differences were also found when comparing outcomes of priority questions versus horizon scanning projects undertaken for the same region. For example, issues related to climate change, human demography and marine ecosystems received higher priority as horizon scanning topics, while ecosystem services were more emphasized as current priority questions. We suggest that future initiatives aimed at identifying priority conservation questions and horizon scanning topics should allow simultaneous identification of both current and future priority issues, as presented here for the first time. We propose that further emphasis on social-political issues should be explicitly integrated into future related projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».