Twenty actions for a “good Anthropocene”—perspectives from early-career conservation professionals
Notice bibliographique
Résumé
Humans are now recognized as the main drivers of environmental change, leaving the future of our planet dependent on human action or inaction. Although the outlook of our planet is often depicted in a “doom and gloom” manner due to recent troubling environmental trends, we suggest that a “good Anthropocene” (in which human quality of life may be maintained or improved without cost to the environment) is attainable if we engage in adaptive, multi-disciplinary actions capable of addressing the socio-ecological issues of today and tomorrow. Early-career conservation scientists and practitioners have an unmatched understanding of novel technologies and social connectivity and, as those left with the ever-growing responsibility to be the problem solvers of the attributed increasing environmental consequences of living in the Anthropocene, their perspectives on steps towards a good Anthropocene are valuable. Here we present a list of 20 actions derived by early-career conservation scientists and practitioners for conservationists to help achieve a good Anthropocene that utilize the social connectivity and technology of today. Central to these actions are the notions that multi-, inter-, and trans-disciplinary collaboratives that embrace diverse world views need to be integrated into decision-making processes; training and outreach platforms need to communicate both environmental challenges and solutions broadly; and conservation successes need to be acknowledged and disseminated in a forward-looking, adaptive capacity. Together the 20 actions identified here reinforce the underlying paradigm shift that must accompany living in the Anthropocene, given that biodiversity and healthy ecosystems are requisite for sustained human life. By sharing this list of actions, we look to promote positive socio-environmental changes towards the collective goal of achieving a good Anthropocene.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».