Tools for Improving the Effectiveness of Academic Partnerships in Informing Conservation Practices
Notice bibliographique
Résumé
To identify effective strategies for managing and enhancing partnerships between conservation organizations (CO) and academic researchers, we interviewed 11 Canadian environmental nongovernmental and governmental organizations that manage conservation lands. Conservation organizations were asked to describe their strategies for setting research priorities, finding research partners, providing incentives, specifying and obtaining deliverables, applying results, and measuring the success of partnerships with academic researchers. Several effective strategies were identified for enhancing the success of academic partnerships. Many COs develop lists of internal research priorities to communicate to the research community beyond their existing networks. Funding is widely viewed as the most effective incentive; however, most COs are limited in the amount of direct research funding they can provide. Instead, they rely on alternative incentives, including providing access to land and data, accommodations at research stations, equipment, and expertise. Peer-reviewed articles are often the most desirable deliverables; however, alternate deliverables are usually welcomed by COs. These include reports, data sets, literature reviews, and workshops or seminars where researchers share knowledge directly with practitioners. Establishing written contracts for deliverables and following up by phone or email helps to ensure that deliverables are received. Participation in research by CO practitioners serving on student committees or as coauthors helps to keep research relevant to COs' needs. COs can develop systems to track and apply research conducted in partnership with academics, including developing records for completed projects, and disseminating research results beyond the project team.
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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 | 0,180 | 0,283 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».