Introducing Relational Values as a Tool for Shark Conservation, Science, and Management
Notice bibliographique
Résumé
Relational values are values that arise from a relationship with nature, encompassing sense of place, feelings of well-being (mental and physical health), and cultural, community, or personal identities. With sharks, such values are formed by diverse groups that interact with these animals and their ecosystems, either physically or virtually, whether scientist, student, fisher, or media-consumer. Further, these user groups may overlap or conflict over management plans, media portrayals of sharks, and their conservation status. Although scientists have not explicitly aimed to assess relational values through sharks, qualitative studies of shark fishers, tourism operators, tourists, and the public, as well as historical and archaeological accounts, can be interpreted through an analytical lens to reveal values which can also be defined as relational. To this end, this review considers studies capturing relational values alongside those on economic value (increasingly, sharks’ value is appraised by their financial value by way of shark tourism) and the social and cultural roles of sharks. Based on these studies and the broader relational values literature, we then outline a workflow for how relational values can be leveraged in scientific inquiry, equitable resource management, and education. We conclude that via collaborative assessments of relational values, with implicit inclusion of all values from sharks and acknowledgement of their importance of to all parties involved in user conflicts, the relational values framework can lead to constructive dialogue on polarizing conservation and management issues. By illuminating shared values, and/or revealing dichotomies of values ascribed towards certain areas or objects, this framework can provide inroads to mediation, seeking to conserve or even restore relationships with nature and their derived values insomuch as is possible. This approach can yield unexpected knowledge, solutions, and compromises in an increasingly complex conservation landscape.
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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 | 0,023 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,067 |
| Communication savante | 0,021 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».