Free Fallin’? The decline in evidence-based decision-making by Canada’s protected areas managers
Notice bibliographique
Résumé
The conservation of biodiversity requires various forms of evidence to ensure effective outcomes. In this study, we provide an updated assessment of the state of evidence-based decision-making in Canada’s protected areas organizations by examining practitioner perceptions of: ( i) the value and use of various forms of evidence, ( ii) the availability of evidence to support decisions, and ( iii) the extent to which various institutional and behavioural barriers influence the use of evidence. Our results compare national surveys conducted in 2019 and 2013, revealing a significant and concerning decline in the use of all forms of evidence. We found significant declines in the use of peer-reviewed literature, local knowledge, and Indigenous knowledge. Our results correspondingly demonstrate a host of systemic barriers to the effective use of evidence, including a lack of trust, how to deal with uncertainty, and limited training. These challenges persist at a time when the quantity of information is greater than ever, and recognition of the value of Indigenous knowledge is relatively high (and increasing). Leadership is required to cultivate more relevant evidence, to embed scientists and Indigenous Knowledge-Holders in conservation organizations, to (re)establishing knowledge sharing forums, and to establish accountability and reporting measures to support efforts aimed at effectively achieving Canada’s biodiversity conservation goals.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».