Strengthening monitoring and evaluation of multiple benefits in conservation initiatives that aim to foster climate change adaptation
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 As the need to monitor and evaluate progress on climate change adaptation is increasingly recognized, practitioners may benefit from applying lessons about effective monitoring from the conservation field. This study focuses on monitoring conservation interventions that aim to foster climate change adaptation by assessing: what ways practitioners are adopting best practices from monitoring and evaluation (M&E) in conservation; what practitioners are monitoring in relation to reported outcomes; how monitoring comprehensiveness varies in practice and what factors enable more comprehensive monitoring; and practitioner views on what could improve M&E of adaptation actions. We conducted this study using a portfolio of 76 adaptation projects implemented across the United States and employed a mixed‐methods design that included document analysis, an online survey, and semi‐structured interviews. The majority (84%) of projects reported social outcomes at project completion in addition to ecological outcomes (100%), but monitoring plans focused primarily on ecological and biophysical changes. Only 21% of projects connected monitoring metrics to a theory of change linking actions to expected outcomes. Involvement of an external research partner was identified as a key factor in supporting more comprehensive monitoring efforts. Results provide applied insights for enhancing delivery of social and ecological outcomes from adaptation projects, and suggest research pathways to improve monitoring and effectiveness of climate‐informed conservation.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle