A practical approach to assessing existing evidence for specific conservation strategies
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is currently a great deal of work being undertaken to collect, analyze, and synthesize available evidence about the effectiveness of conservation strategies. But substantial challenges still remain in enabling practitioners to assess and apply this evidence to their conservation work in an efficient manner. To solve these challenges, there is growing recognition of the need to use situation assessments and theory of change pathways to detail a set of analytical questions and specific assumptions that can be assessed against the evidence base to “make the case” for a proposed strategy and to identify gaps in knowledge. In this study, we first provide updated definitions of some key terms. We then present and provide examples of an approach to enable practitioners to evaluate the evidence base for the critical assumptions that underlie their specific conservation strategies and to wisely use evidence coming from different knowledge systems. This practical approach, which was developed through a series of pilot tests with Parks Canada projects, involves four iterative steps: (1) identify critical questions and assumptions requiring evidence; (2) assemble and assess the specific and generic evidence for each assumption; (3) determine confidence in evidence and its implications; and (4) validate the assessment and iteratively adapt as needed. Ideally, this approach can be integrated into existing decision‐making frameworks and can also facilitate better cooperation between researchers who synthesize evidence and practitioners who use evidence to make conservation both more effective and efficient.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle