Reframing conservation physiology to be more inclusive, integrative, relevant and forward-looking: reflections and a horizon scan
Notice bibliographique
Résumé
Applying physiological tools, knowledge and concepts to understand conservation problems (i.e. conservation physiology) has become commonplace and confers an ability to understand mechanistic processes, develop predictive models and identify cause-and-effect relationships. Conservation physiology is making contributions to conservation solutions; the number of 'success stories' is growing, but there remain unexplored opportunities for which conservation physiology shows immense promise and has the potential to contribute to major advances in protecting and restoring biodiversity. Here, we consider how conservation physiology has evolved with a focus on reframing the discipline to be more inclusive and integrative. Using a 'horizon scan', we further explore ways in which conservation physiology can be more relevant to pressing conservation issues of today (e.g. addressing the Sustainable Development Goals; delivering science to support the UN Decade on Ecosystem Restoration), as well as more forward-looking to inform emerging issues and policies for tomorrow. Our horizon scan provides evidence that, as the discipline of conservation physiology continues to mature, it provides a wealth of opportunities to promote integration, inclusivity and forward-thinking goals that contribute to achieving conservation gains. To advance environmental management and ecosystem restoration, we need to ensure that the underlying science (such as that generated by conservation physiology) is relevant with accompanying messaging that is straightforward and accessible to end users.
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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 | 0,050 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,020 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».