Expanding the role of social science in conservation through an engagement with philosophy, methodology, and methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Special Feature led by Sutherland, Dicks, Everard, and Geneletti (Methods Ecology and Evolution, 9, 7–9, 2018) sought to highlight the importance of “qualitative methods” for conservation. The intention is welcome, and the collection makes many important contributions. Yet, the articles presented a limited perspective on the field, with a focus on objectivist and instrumental methods, omitting discussion of some broader philosophical and methodological considerations crucial to social science research. Consequently, the Special Feature risks narrowing the scope of social science research and, potentially, reducing its quality and usefulness. In this article, we seek to build on the strengths of the articles of the Special Feature by drawing in a discussion on social science research philosophy, methodology, and methods. We start with a brief discussion on the value of thinking about data as being qualitative (i.e., text, image, or numeric) or quantitative (i.e., numeric), not methods or research. Thinking about methods as qualitative can obscure many important aspects of research design by implying that “qualitative methods” somehow embody a particular set of assumptions or principles. Researchers can bring similar, or very different, sets of assumptions to their research design, irrespective of whether they collect qualitative or quantitative data. We clarify broad concepts, including philosophy, methodology, and methods, explaining their role in social science research design. Doing so provides us with an opportunity to examine some of the terms used across the articles of the Special Feature (e.g., bias), revealing that they are used in ways that could be interpreted as being inconsistent with their use in a number of applications of social science. We provide worked examples of how social science research can be designed to collect qualitative data that not only understands decision‐making processes, but also the unique social–ecological contexts in which it takes place. These examples demonstrate the importance of coherence between philosophy, methodology, and methods in research design, and the importance of reflexivity throughout the research process. We conclude with encouragement for conservation social scientists to explore a wider range of qualitative research approaches, providing guidance for the selection and application of social science methods for ecology and conservation.
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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 | 0,236 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,076 |
| Communication savante | 0,033 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| 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; 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 ».