The role and value of science in shark conservation advocacy
Notice bibliographique
Résumé
Many species of sharks are threatened with extinction, and there has been a longstanding debate in scientific and environmental circles over the most effective and appropriate strategy to conserve and protect them. Should we allow for sustainable fisheries exploitation of species which can withstand fishing pressure, or ban all fisheries for sharks and trade in shark products? In the developing world, exploitation of fisheries resources can be essential to food security and poverty alleviation, and global management efforts are typically focused on sustainably maximizing economic benefits. This approach aligns with traditional fisheries management and the perspectives of most surveyed scientific researchers who study sharks. However, in Europe and North America, sharks are increasingly venerated as wildlife to be preserved irrespective of conservation status, resulting in growing pressure to prohibit exploitation of sharks and trade in shark products. To understand the causes and significance of this divergence in goals, we surveyed 155 shark conservation focused environmental advocates from 78 environmental non-profits, and asked three key questions: (1) where do advocates get scientific information? (2) Does all policy-relevant scientific information reach advocates? and (3) Do advocates work towards the same policy goals identified by scientific researchers? Findings suggest many environmental advocates are aware of key scientific results and use science-based arguments in their advocacy, but a small but vocal subset of advocates report that they never read the scientific literature or speak to scientists. Engagement with science appears to be a key predictor of whether advocates support sustainable management of shark fisheries or bans on shark fishing and trade in shark products. Conservation is a normative discipline, and this analysis more clearly articulates two distinct perspectives in shark conservation. Most advocates support the same evidence-based policies as academic and government scientists, while a smaller percentage are driven more by moral and ethical beliefs and may not find scientific research relevant or persuasive. We also find possible evidence that a small group of non-profits may be misrepresenting the state of the science while claiming to use science-based arguments, a concern that has been raised by surveyed scientists about the environmental community. This analysis suggests possible alternative avenues for engaging diverse stakeholders in productive discussions about shark conservation.
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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 | 0,142 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,028 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».