The role of western‐based scientific, Indigenous and local knowledge in wildlife management and conservation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managers of wildlife are faced with decisions and issues that are increasingly complex, spanning natural and human dimensions (i.e. values, preferences, attitudes). A strong evidence base that includes multiple forms and sources of knowledge is needed to support these complex decisions. However, a growing body of literature demonstrates that environmental managers are far more likely to draw on intuition, past experience or opinion to inform important decisions rather than empirical evidence. We set out to assess how decision‐makers and other potential knowledge users (a) perceive, evaluate and use western‐based scientific, Indigenous and local knowledge and (b) the extent to which social, political and economic considerations challenge the integration of different forms of evidence into decision‐making. In 2018, we interviewed members from natural resource management branches of Indigenous governments ( n = 4) and parliamentary governments ( n = 33), as well as representatives from nongovernmental stakeholder groups ( n = 28) involved in wildlife management and conservation in the Canadian province of British Columbia. Contrary to studies that suggest evidence‐based conservation and management are rare, respondents described relying heavily on multiple forms of knowledge. Results revealed that western science is used near‐unanimously, procured from internal (i.e. institutional) sources slightly more than external ones (i.e. peer‐reviewed journals, management agencies in other jurisdictions). However, we found Indigenous and local knowledge use to be much less than western scientific knowledge (approximately half as much) despite being highly valued. Perceived challenges to applying Indigenous and local knowledge include a lack of trust, hesitancy to share knowledge (particularly from Indigenous communities), difficulties in assessing reliability and difficulties discerning knowledge from advocacy. Despite high (and relatively diverse) evidence use, more than 40% of respondents perceived a diminishing role for evidence in final decisions concerning wildlife management and conservation. They associated this with decreases in institutional resources and capacity and increases in socio‐economic and political interference. We encourage transformative change in wildlife management enabling decision‐makers to draw upon multiple forms of knowledge. This transformative change should include direct involvement of knowledge holders, co‐assessment of knowledge and transparency in how (multiple forms of) evidence contribute to decision‐making. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».