An assessment of the capacity and responsiveness of a national system to address the threat of invasive species: a systems approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Invasive species affect the social, economic and health aspects of many farmers and are known to cause major losses with considerable costs spent on management. Several international agreements recognise the threat caused by invasive species which signatories have an obligation to manage. This paper sets out a framework and method for assessing the performance and responsiveness of a country’s invasive species system. The objective is to engage with key actors within an invasive species system using a participatory approach to determine the strengths, weaknesses and functioning of the invasive species system. The aim is to understand the system as it currently stands and to identify opportunities and challenges from various actor’s perspectives. Method The first step was to define an invasive species system and its component parts including the functions, expected outputs and contextual factors. A range of indicators and participatory tools were developed to measure system performance. The process includes a desk review, stakeholder workshop and key informant interviews. The approach was piloted in Kenya. Results Actors who are active in managing invasive species were identified and engaged. The assessment process provided insights into the current functioning of the invasive species system. A number of key challenges were identified, for instance, the lack of finance, governance and leadership, as major barriers to effective system performance, alongside the lack of a central coordinating body to guide invasive species management. Conclusion The systems approach developed helped in facilitating the engagement of key actors within a country’s invasive species system. The actors performed a self-assessment of the current system status and determined what is required to move towards more effective management of invasive species. Participants responded positively to the framework and process developed, which contributed to developing ownership and clear steps forward towards a more pro-active, rather than reactive, approach in the management of invasive species.
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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 | 0,024 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».