Notice bibliographique
Résumé
The unprecedented threats to the health and sustainability of wildlife populations are inspiring conversations on the need to change the way knowledge is generated, valued, and used to promote action to protect wildlife health. Wildlife Health 2.0 symbolizes the need to investigate how to improve connections between research expertise and policy or practices to protect wildlife health. Two imperatives drive this evolution: 1) growing frustrations that research is inadequately being used to inform management decisions and 2) the realization that scientific certainty is context specific for complex socioecologic issues, such as wildlife health. Failure to appreciate the unpredictability of complex systems or to incorporate ethical and cultural dimensions of decisions has limited the contribution of research to decision making. Wildlife health can draw from scholarship in other fields, such as public health and conservation, to bridge the knowledge-to-action gap. Efforts to integrate science into decisions are more likely to be effective when they enhance relevance, credibility, and legitimacy of information for people who will make or be affected by management decisions. A Wildlife Health 2.0 agenda is not a rejection of the current research paradigm but rather a call to expand our areas of inquiry to ensure that the additional contextual understanding is generated to help decision makers make good choices.
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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 | 0,155 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,006 |
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 ».