Realities of offering advice to governments on CITES
Notice bibliographique
Résumé
What happens when those who provide conservation advice are required to take policy and management action based on that advice? Conservation advocates and scientists often try to prompt regulatory change that has significant implications for government without facing the challenge of managing such change. Through a case study, we placed ourselves in the role of the government of Thailand, facing obligations to seahorses (Hippocampus spp.) under the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES). These obligations include ensuring that its exports of seahorses do not damage wild populations. We applied a CITES-approved framework (which we developed) to evaluate the risks of such exports to 2 seahorse species. We used the framework to evaluate the pressures that put wild populations of the species at risk; whether current management mitigates the risk or offsets these pressures; and whether the species is responding as hoped to management policy. We based our analysis on information in published and grey literature, local knowledge, citizen science data, results of government research, and expert opinion. To meet CITES obligations, exports of both species would need to be prohibited until more precautionary adaptive management emerged. The risk of any exports of Hippocampus trimaculatus was above a tolerable level because of a lack of appropriate management to mitigate risks. In contrast, the risk of any exports of Hippocampus kuda could become tolerable if monitoring were put in place to assess the species' response to management. The process we developed for Authorities to determine risk in response to CITES guidelines was challenging to implement even without the need for government to consider social implications of conservation action. Despite the imperfections of our risk evaluation, however, it still served to support adaptive management. Conservationists need to keep implementation in mind when offering advice.
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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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».