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Enregistrement W4221000159 · doi:10.3389/fcosc.2022.783709

Evolving Our Understanding and Practice in Addressing Social Conflict and Stakeholder Engagement Around Conservation Translocations

2022· article· en· W4221000159 sur OpenAlexaff
Jenny Anne Glikman, Béatrice Frank, Michelle Bogardus, Samantha Meysohn, Camilla Sandström, Alexandra Zimmermann, Francine Madden

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Conservation Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensCapital Regional DistrictParks Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderConservation psychologyContext (archaeology)Conflict transformationPublic relationsConflict resolutionPolitical scienceSociologyEnvironmental resource managementEnvironmental planningEcologyGeographySocial scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conservation field has evolved to include an understanding of human values and attitudes toward wildlife; however, there is still too little emphasis on, and prioritization of, building understanding of the complex and context-specific social conflicts among people and groups involved with or impacted by conservation actions, including translocation. Both foci add value, but the latter is critical for building receptivity for conservation efforts and more thoughtfully designing appropriate context-specific processes for stakeholder engagement and shared decision-making. A deeper analysis of the social conflict dynamics involving the human relationships among individuals and groups engaged in a conservation conflict is needed as a first step in paving the way for the long-term success of conservation projects. Using a “Levels of Conflict” model offers a starting place for the analysis of social conflict often underpinning conservation translocation efforts. Further, we recommend employing a Conservation Conflict Transformation approach when considering conservation translocations to ensure that stakeholder engagement processes sufficiently engage the system, reconcile deep-rooted conflict among those involved and offer the best chance for shared progress and conservation success.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0220,105
Communication savante0,0340,057
Science ouverte0,0110,034
Intégrité de la recherche0,0250,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,154 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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