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Enregistrement W3087588178 · doi:10.3390/land9090332

Accessing Local Tacit Knowledge as a Means of Knowledge Co-Production for Effective Wildlife Corridor Planning in the Chignecto Isthmus, Canada

2020· article· en· W3087588178 sur OpenAlexafffundabout
Jessica L. Needham, Karen Beazley, Victoria P. Papuga

Notice bibliographique

RevueLand · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésWildlifeTacit knowledgeGeographyExperiential knowledgeEnvironmental resource managementCitizen journalismWildlife conservationEnvironmental planningCitizen scienceStakeholderLand useEcologyKnowledge managementPolitical sciencePublic relationsBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inclusive knowledge systems that engage local perspectives and social and natural sciences are difficult to generate and infuse into decision-making processes but are critical for conservation planning. This paper explores local tacit knowledge application to identify wildlife locations, movement patterns and heightened opportunities and barriers for connectivity conservation planning in a critical linkage area known as the Chignecto Isthmus in the eastern Canadian provinces of Nova Scotia and New Brunswick. Thirty-four local hunters, loggers, farmers and others with strong tacit knowledge of wildlife and the land participated in individual interviews and group workshops, both of which engaged participatory mapping. Individuals’ data were digitised, analysed and compiled into thematic series of maps, which were refined through participatory, consensus-based workshops. Locations of key populations and movement patterns for several species were delineated, predominantly for terrestrial mammals and migratory birds. When comparing local tacit-knowledge-based maps with those derived from formal-natural-science models, key differences and strong overlap were apparent. Local participants provided rich explanatory and complementary data. Their engagement in the process fostered knowledge transfer within the group and increased confidence in their experiential knowledge and its value for decision making. Benefits derived from our study for conservation planning in the region include enhanced spatial data on key locations of wildlife populations and movement pathways and local insights into wildlife changes over time. Identified contributing factors primarily relate to habitat degradation and fragmentation from human activities (i.e., land use and cover changes caused by roads and forestry practices), thereby supporting the need for conservation measures. The generated knowledge is important for consideration in local planning initiatives; it addresses gaps in existing formal-science data and validates or ground truths the outputs of existing computer-based models of wildlife habitat and movement pathways within the context of the complex social-ecological systems of the place and local people. Critically, awareness of the need for conservation and the value of the participants’ shared knowledge has been enhanced, with potential influence in fostering local engagement in wildlife conservation and other planning initiatives. Consistent with other studies, engagement of local people and their tacit knowledge was found to (i) provide important insights, knowledge translation, and dissemination to complement formal, natural science, (ii) help build a more inclusive knowledge system grounded in the people and place, and (iii) lend support to conservation action for connectivity planning and human-wildlife co-existence. More broadly, our methods demonstrate an effective approach for representing differences and consensus among participants’ spatial indications of wildlife and habitat as a means of co-producing knowledge in participatory mapping for conservation planning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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