Transparency About Values and Assertions of Fact in Natural Resource Management
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, unsustainable use of nature threatens many ecosystems and the services they provide for a broad diversity of life, including humans. Yet, governments commonly claim that the best available science supports their policies governing extraction of natural resources. We confront this apparent paradox by assessing the complexity of the intersections among value judgments, fact claims, and scientifically verified facts. Science can only describe how nature works and predict the likely outcomes of our actions, whereas values influence which actions or objectives society ought to pursue. In the context of natural resource management, particularly of fisheries and wildlife, governments typically set population targets or use quotas. Although these are fundamentally value judgments about how much of a resource a group of people can extract, quotas are often justified as numerical guidance derived from abstracted, mathematical, or theoretical models of extraction. We confront such justifications by examining failures in transparency about value judgments, which may accompany unsupported assertions articulated as factual claims. We illustrate this with two examples. Our first case concerns protection and human use of habitats harboring the northern spotted owl (Strix occidentalis caurina), revealing how biologists and policy scholars have argued for divergent roles of scientists within policy debates, and how debates between scientists engaged in policy-relevant research reveal undisclosed value judgments about communication of science beyond its role as a source of description (observation, measurement, analysis, and inference). Our second case concerns protection and use of endangered gray wolves (Canis lupus) and shows how undisclosed value judgments distorted the science behind a government policy. Finally, we draw from the literature of multiple disciplines and wildlife systems to recommend several improvements to the standards of transparency in applied research in natural resource management. These recommendations will help to prevent value-based distortions of science that can result in unsustainable uses and eventual extinctions of populations. We describe methods for communicating about values that avoid commingling factual claims and discuss approaches to communicating science that do not perpetuate the misconception that science alone can dictate policy without consideration of values. Our remedies can improve transparency in both expert and public debate about preserving and using natural resources, and thereby help prevent non-human population declines worldwide.
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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 | 0,211 | 0,421 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,118 |
| Communication savante | 0,027 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».