How experimental biology and ecology can support evidence-based decision-making in conservation: avoiding pitfalls and enabling application
Notice bibliographique
Résumé
Policy development and management decisions should be based upon the best available evidence. In recent years, approaches to evidence synthesis, originating in the medical realm (such as systematic reviews), have been applied to conservation to promote evidence-based conservation and environmental management. Systematic reviews involve a critical appraisal of evidence, but studies that lack the necessary rigour (e.g. experimental, technical and analytical aspects) to justify their conclusions are typically excluded from systematic reviews or down-weighted in terms of their influence. One of the strengths of conservation physiology is the reliance on experimental approaches that help to more clearly establish cause-and-effect relationships. Indeed, experimental biology and ecology have much to offer in terms of building the evidence base that is needed to inform policy and management options related to pressing issues such as enacting endangered species recovery plans or evaluating the effectiveness of conservation interventions. Here, we identify a number of pitfalls that can prevent experimental findings from being relevant to conservation or would lead to their exclusion or down-weighting during critical appraisal in a systematic review. We conclude that conservation physiology is well positioned to support evidence-based conservation, provided that experimental designs are robust and that conservation physiologists understand the nuances associated with informing decision-making processes so that they can be more relevant.
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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 | 0,638 | 0,783 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,037 |
| Communication savante | 0,027 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».