Working constructively toward an improved North American approach to wildlife management
Notice bibliographique
Résumé
Mawdsley et al. (2018) respond disapprovingly to our 2018 review of 667 wildlife management systems across Canada and the United States, which found that many of these systems lacked the scientific hallmarks of clear objectives, evidence, transparency, and independent review. Although we strongly agree with several of Mawdsley et al.'s points about the role of science in management, their response suggests confusion about three elements of our approach that we clarify herein: (i) the selection of hallmarks, (ii) the role of science in wildlife management, and (iii) our engagement with wildlife agencies. We contend that both critics and defenders of the current approach to wildlife management in Canada and the United States similarly desire rigorous management that achieves social and ecological benefits. Our original study-which used a clear approach to define hallmarks of science-based management, employed a reasonable set of indicator criteria to test for them, and was based on data available to the general public on whose behalf management is conducted-found evidence that the current approach falls short. However, it also provided a framework for addressing shortcomings moving forward. We suggest that advancing discussion on the operational role of science in management, including clarifying what "science-based management" actually means, could curtail practitioners and critics of the status quo talking over each other's heads and encourage all parties to work constructively to improve the governance of wildlife at a continental scale.
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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 | 0,263 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,028 |
| Communication savante | 0,041 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».