Fixing the Canadian <i>Species at Risk Act</i>: identifying major issues and recommendations for increasing accountability and efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Since the implementation of the Canadian Species at Risk Act (SARA) in 2003, deficiencies in SARA and its application have become clear. Legislative and policy inconsistencies among responsible federal agencies and the use of a subjective approach for prioritizing species protection lead to taxonomic biases in protection. Variations in legislation among provinces/territories and the reluctance of the federal government to take actions make SARA’s application often inefficient on nonfederally managed lands. Ambiguous key terms (e.g., critical habitat) and disregard for legislated deadlines in many steps impede the efficacy of SARA. Additionally, the failure to fully recognize Indigenous knowledge and to seek Indigenous cooperation in the species protection process leads to weaker government accountability, promotes inequity, and leads to missed opportunities for partnerships. New legislative amendments with well-defined and standardized steps, including an automatic listing process, a systematic prioritization program, and clearer demands (e.g., mandatory threshold to trigger safety net/emergency order) would improve the success of species at risk protection. Moreover, a more inclusive approach that brings Indigenous representatives and independent scientists together is necessary for improving SARA’s effectiveness. These changes have the potential to transform SARA into a more powerful act towards protecting Canada’s at-risk wildlife. (The graphical abstract follows.)
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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 | 0,050 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».