Evidence-based decision-making in Canada’s protected areas organizations: Implications for management effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Aichi Biodiversity Target 19 calls on Parties to the United Nations Convention on Biological Diversity (CBD) to improve, share, transfer, and apply knowledge. In this study, we provide an initial assessment of the state of evidence-based decision-making in Canada’s protected areas organizations by examining (1) the value and use of various forms of evidence by managers and (2) the extent to which institutional conditions enable or inhibit the use of evidence in decision-making. Results revealed that although managers value and use many forms of evidence in their decision-making, information produced by staff and their organizations are given priority. Other forms of evidence, such as Indigenous knowledge and peer-reviewed information, are valued and used less. The most significant barriers to evidence-based decision-making were limited financial resources, lack of staff, inadequate timeframes for decision-making, a lack of monitoring programs, and a disconnect between researchers and decision-makers. Overall, our results suggest that the potential benefits of evidence-based approaches are not being maximized in Canada’s protected areas organizations. We propose several recommendations to introduce or improve the use of diverse forms of evidence to enhance management effectiveness of Canada’s protected areas and by extension conservation outcomes.
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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 | 0,223 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,026 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».