The practice and promise of private land conservation
Notice bibliographique
Résumé
In many countries around the globe, private freehold lands cover large areas. Conservation on these private lands, next to statutory protected areas, promises to play a critical role in efforts for reaching internationally agreed environmental protection targets. Lying at the heart of an emerging land system science, in which ecology, economics, geography, psychology, and other social sciences interact, private land conservation is reflecting the intertwined and multiscalar processes of our rapidly transforming world. Situated at this disciplinary meeting point, private land conservation invites a great breadth of approaches and cross-disciplinary work that offer deep insights into social and environmental change, often from surprising angles. Although many questions remain in private land conservation, we can now build on a large body of recent high-quality studies as we push this field forward in both research and practice. The Special Feature "Private Land Conservation -Landowner Motives, Policies, and Outcomes of Conservation Measures in Unprotected Landscapes" brings together contributions that explore the diversity of recent advances in private land conservation science. As an introduction to this Special Feature, first we are reviewing recent dynamics in important social-ecological drivers with bearing on private land conservation science. We go on to introduce the individual contributions to this Special Feature and then examine common themes as they are emerging from these papers, including the need for flexibility in conservation approaches, pursuit of community cobenefits of conservation, increasing consideration of environmental justice questions, and acknowledgment of the importance of social psychology in shaping private land conservation. We conclude with identification of knowledge gaps and recommendations for future research, as we advance from diagnostics to normative work in private land conservation science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».