MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765353073 · doi:10.1111/cobi.12985

Adaptive social impact management for conservation and environmental management

2017· article· en· W2765353073 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAdaptive managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessGeographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns about the social consequences of conservation have spurred increased attention the monitoring and evaluation of the social impacts of conservation projects. This has resulted in a growing body of research that demonstrates how conservation can produce both positive and negative social, economic, cultural, health, and governance consequences for local communities. Yet, the results of social monitoring efforts are seldom applied to adaptively manage conservation projects. Greater attention is needed to incorporating the results of social impact assessments in long-term conservation management to minimize negative social consequences and maximize social benefits. We bring together insights from social impact assessment, adaptive management, social learning, knowledge coproduction, cross-scale governance, and environmental planning to propose a definition and framework for adaptive social impact management (ASIM). We define ASIM as the cyclical process of monitoring and adaptively managing social impacts over the life-span of an initiative through the 4 stages of profiling, learning, planning, and implementing. We outline 14 steps associated with the 4 stages of the ASIM cycle and provide guidance and potential methods for social-indicator development, predictive assessments of social impacts, monitoring and evaluation, communication of results, and identification and prioritization of management responses. Successful ASIM will be aided by engaging with best practices - including local engagement and collaboration in the process, transparent communication of results to stakeholders, collective deliberation on and choice of interventions, documentation of shared learning at the site level, and the scaling up of insights to inform higher-level conservation policies-to increase accountability, trust, and perceived legitimacy among stakeholders. The ASIM process is broadly applicable to conservation, environmental management, and development initiatives at various scales and in different contexts.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,136 · 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