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Enregistrement W4205955787 · doi:10.1177/19400829211057335

Academic Incentives Should Not Promote the “Extinction of Nature Experience”

2021· article· en· W4205955787 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTropical Conservation Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesWoodrow Wilson International Center for Scholars
Mots-clésIncentiveConservation scienceExtinction (optical mineralogy)Field (mathematics)BiodiversityPublic relationsEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental ethicsPsychologyGeographyEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence suggests that a decline in people’s exposure to nature corresponds to decreasing support for nature—a phenomenon we call extinction of nature experience. Here, we evaluate three current trends in conservation research and consider if they contribute to a decrease in exposure to nature. We suggest that while using sensors, algorithms, technocentric thinking, conducting meta-analyses, and taking more lab-based approaches all have significant potential to advance conservation goals, they lead to researchers spending less time in the field and an extinction of nature experience. A reduction of researcher field time will mean fewer local field assistants are hired and trained; lower engagement of researchers with ground realities; and a rift in conservation research, planning, and implementation. We suggest that the field of conservation science should balance how it allocates time and rewards to field versus non-field components. If we are not careful, we will select researchers that are distant from the biodiversity itself and the communities that are affecting it locally. Since the pandemic began many researchers were unable to go to their field sites and if care is not taken, the pressures that promote the extinction of nature experience may be promoted by institutions in a post–COVID-19 world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle