Evidence‐based restoration in the Anthropocene—from acting with purpose to acting for impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recognition that we are in the distinct new epoch of the Anthropocene suggests the necessity for ecological restoration to play a substantial role in repairing the Earth's damaged ecosystems. Moreover, the precious yet limited resources devoted to restoration need to be used wisely. To do so, we call for the ecological restoration community to embrace the concept of evidence‐based restoration. Evidence‐based restoration involves the use of rigorous, repeatable, and transparent methods (i.e. systematic reviews) to identify and amass relevant knowledge sources, critically evaluate the science, and synthesize the credible science to yield robust policy and/or management advice needed to restore the Earth's ecosystems. There are now several examples of restoration‐relevant systematic reviews that have identified instances where restoration is entirely ineffective. Systematic reviews also serve as a tool to identify the knowledge gaps and the type of science needed (e.g. repeatable, appropriate replication, use of controls) to improve the evidence base. The restoration community, including both scientists and practitioners, needs to make evidence‐based restoration a reality so that we can move from best intentions and acting with so‐called “purpose” to acting for meaningful impact. Doing so has the potential to serve as a rallying point for reframing the Anthropocene as a so‐called “good” epoch.
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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 | 0,169 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,032 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 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; 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 ».