The need for formal reflexivity in conservation science
Notice bibliographique
Résumé
Conservation issues are often complicated by sociopolitical controversies that reflect competing philosophies and values regarding natural systems, animals, and people. Effective conservation outcomes require managers to engage myriad influences (social, cultural, political, and economic, as well as ecological). The contribution of conservation scientists who generate the information on which solutions rely is constrained if they are unable to acknowledge how personal values and disciplinary paradigms influence their research and conclusions. Conservation challenges involving controversial species provide an opportunity to reflect on the paradigms and value systems that underpin the discipline and practice of conservation science. Recent analyses highlight the ongoing reliance on normative values in conservation. We frame our discussion around controversies over feral horses (Equus ferus caballus) in the Canadian West and New Zealand and suggest that a lack of transparency and reflexivity regarding normative values continues to prevent conservation practitioners from finding resilient conservation solutions. We suggest that growing scrutiny and backlash to many normative conservation objectives necessitates formal reflexivity methods in conservation biology research, similar to those required of researchers in social science disciplines. Moreover, given that much conservation research and action continues to prioritize Western normative values regarding nature and conservation, we suggest that adopting reflexive methods more broadly is an important step toward more socially just research and practice. Formalizing such methods and requiring reflexivity in research will not only encourage reflection on how personal and disciplinary value systems influence conservation work but could more effectively engage people with diverse perspectives and values in conservation and encourage more novel and resilient conservation outcomes, particularly when dealing with controversial species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».