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Enregistrement W2912285194 · doi:10.1016/j.biocon.2019.01.013

Why we must question the militarisation of conservation

2019· review· en· W2912285194 sur OpenAlexaff
Rosaleen Duffy, Francis Massé, Emile Smidt, Esther Marijnen, Bram Büscher, Judith Verweijen, Maano Ramutsindela, Trishant Simlai, Laure Joanny, Elizabeth Lunstrum

Notice bibliographique

RevueBiological Conservation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEconomic and Social Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversity of SheffieldUK Research and Innovation
Mots-clésPoachingWildlifeContext (archaeology)Wildlife conservationPoliticsPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementSociologyEnvironmental ethicsGeographyCriminologyEcologyLawEconomicsArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns about poaching and trafficking have led conservationists to seek urgent responses to tackle the impact on wildlife. One possible solution is the militarisation of conservation, which holds potentially far-reaching consequences. It is important to engage critically with the militarisation of conservation, including identifying and reflecting on the problems it produces for wildlife, for people living with wildlife and for those tasked with implementing militarised strategies. This Perspectives piece is a first step towards synthesising the main themes in emerging critiques of militarised conservation. We identify five major themes: first, the importance of understanding how poaching is defined; second, understanding the ways that local communities experience militarised conservation; third, the experiences of rangers; fourth, how the militarisation of conservation can contribute to violence where conservation operates in the context of armed conflict; and finally how it fits in with and reflects wider political economic dynamics. Ultimately, we suggest that failure to engage more critically with militarisation risks making things worse for the people involved and lead to poor conservation outcomes in the long run.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations361
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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