Navigating spaces between conservation research and practice: Are we making progress?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Despite aspirations for conservation impact, mismatches between research and implementation have limited progress towards this goal. There is, therefore, an urgent need to identify how we can more effectively navigate the spaces between research and practice. 2. In 2014, we ran a workshop with conservation researchers and practitioners to identify mismatches between research and implementation that needed to be overcome to deliver evidence‐informed conservation action. Five mismatches were highlighted: spatial, temporal, priority, communication, and institutional. 3. Since 2014, thinking around the ‘research–implementation gap’ has progressed. The term ‘gap’ has been replaced by language around the dynamic ‘spaces’ between research and action, representing a shift in thinking around what it takes to better align research and practice. 4. In 2019, we ran a follow‐up workshop reflecting on this shift, whether the five mismatches identified in the 2014 workshop were still present in conservation, and whether progress had been made to overcome these mismatches during the past 5 years. We found that while there has been progress, we still have some way to go across all dimensions. 5. Here, we report on the outcomes of the 2019 workshop, reflect on what has changed over the past 5 years, and offer 10 recommendations for strengthening the alignment of conservation research and practice.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle