Hallmarks of science missing from North American wildlife management
Notice bibliographique
Résumé
Resource management agencies commonly defend controversial policy by claiming adherence to science-based approaches. For example, proponents and practitioners of the "North American Model of Wildlife Conservation," which guides hunting policy across much of the United States and Canada, assert that science plays a central role in shaping policy. However, what that means is rarely defined. We propose a framework that identifies four fundamental hallmarks of science relevant to natural resource management (measurable objectives, evidence, transparency, and independent review) and test for their presence in hunt management plans created by 62 U.S. state and Canadian provincial and territorial agencies across 667 management systems (species-jurisdictions). We found that most (60%) systems contained fewer than half of the indicator criteria assessed, with more criteria detected in systems that were peer-reviewed, that pertained to "big game," and in jurisdictions at increasing latitudes. These results raise doubt about the purported scientific basis of hunt management across the United States and Canada. Our framework provides guidance for adopting a science-based approach to safeguard not only wildlife but also agencies from potential social, legal, and political conflict.
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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 | 0,250 | 0,339 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,060 |
| Communication savante | 0,027 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».