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Enregistrement W2729195907 · doi:10.1080/08941920.2017.1333661

Quantity Does Not Always Mean Quality: The Importance of Qualitative Social Science in Conservation Research

2017· article· en· W2729195907 sur OpenAlexaff
Niki Rust, Amber Abrams, Daniel W. S. Challender, Guillaume Chapron, Arash Ghoddousi, Jenny Anne Glikman, Catherine H. Gowan, Courtney Hughes, Archi Rastogi, Alicia Said, Alexandra E. Sutton, Nik Taylor, Sarah Thomas, Hita Unnikrishnan, Amanda D. Webber, Gwen Wordingham, Catherine M. Hill

Notice bibliographique

RevueSociety & Natural Resources · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchBiodiversity conservationQuality (philosophy)Qualitative propertyNatural (archaeology)Scale (ratio)Management scienceBiodiversityEnvironmental resource managementSociologyEcologySocial scienceComputer scienceGeographyEpistemologyEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qualitative methods are important to gain a deep understanding of complex problems and poorly researched areas. They can be particularly useful to help explain underlying conservation problems. However, the significance in choosing and justifying appropriate methodological frameworks in conservation studies should be given more attention to ensure data are collected and analysed appropriately. We explain when, why, and how qualitative methods should be used and explain sampling strategies in qualitative studies. To improve familiarity with qualitative methods among natural scientists, we recommend expanding training in social sciences and increasing collaboration with social scientists. Given the scale of human impacts on the environment, this type of nuanced analytical skill is critical for progressing biodiversity conservation efforts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations110
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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