Problem Perspectives and Grizzly Bears: A Case Study of Alberta’s Grizzly Bear Recovery Policy
Notice bibliographique
Résumé
Since their threatened species listing in 2010, grizzly bear recovery has been a controversial policy issue in Alberta, Canada particularly because this charismatic carnivore represents a diverse set of values, both positive (e.g., an icon of beauty and the wilderness) and negative (e.g., a safety threat and economic risk to peoples’ livelihoods). Previous human dimensions research on grizzly bear conservation has accounted for the values and attitudes different groups of people hold for these bears, as well as their views on conflict mitigation strategies. However, the conservation literature is more limited in assessing the perspectives different people hold for grizzly bear conservation in a policy context. Arguably, understanding the policy landscape in which carnivore conservation occurs is important to achieve desired goals and objectives for species and the people expected to live with them and implement policy action. Using a case study approach between 2012-2014 and borrowing from the policy sciences problem-oriented framework, we identify the dominant problem perspectives in Alberta’s grizzly bear recovery policy using document review and interviews with participants from government, the natural resource sector, and environmental non-governmental organizations. We identify that ordinary and constitutive problem perspectives share common features across participants in this study, including frustrations with lack of policy clarity, implementation inefficiencies and committed political and financial action, and perhaps even more important, the challenges in policy decision-making and governance. We discuss the importance of meaningful engagement of people who live with large carnivores and the impacts of conservation policy, which is applicable to both a local and global scale, as success in large carnivore conservation must include the people who will ultimately implement conservation action.
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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 ».