Time for tools: A review on geospatial tools and their role in co‐management
Notice bibliographique
Résumé
The overall goal of this study was to conduct an extensive literature review to characterize how geospatial tools are being applied in co‐management contexts globally. This was accomplished through two objectives: (i) to investigate the use and applications of geospatial tools in cases of natural resource co‐management; and (ii) to identify benefits and challenges associated with the use of these technologies. A total of 26 articles met the inclusion criteria for review; these encompassed a range of contexts, but were predominantly focused on co‐management of fisheries, protected areas, and forests. Case studies were analyzed through the lens of four tool‐based categories: participatory mapping, spatial data collection, remote sensing, and modelling. Findings suggest a wide range of applications, demonstrating the versatility of these tools including those used to measure the efficacy of co‐management. Frequently cited geospatial tool benefits included identifying space‐use patterns, determining the state of resources, capacity building, and monitoring change over time. Challenges with geospatial tools included issues of scale and generalization, data uncertainty, incomplete or poor data, and lack of trust. A primary conclusion from this study is that geospatial tools tend to be used in a participatory fashion, thereby contributing to key elements of co‐management such as trust building and knowledge co‐production.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».