Principles for the production of evidence‐based guidance for conservation actions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many types of guidance documents inform conservation by providing practical recommendations for the management of species and habitats. To ensure effective decisions are made, such guidance should be based upon relevant and up‐to‐date evidence. We reviewed conservation guidance for mitigation and management of species and habitats in the United Kingdom and Ireland, identifying 301 examples produced by over 50 organizations. Of these, only 29% provided a reference list, of which only 32% provided reference(s) relevant to justify the recommended actions (9% of the total). Furthermore, even this guidance was often outdated, lacked a methodology for production, or did not highlight uncertainty in the key evidence that supported the recommendations. These deficiencies can lead to misguided and ineffective conservation practices, policies, and decisions, and a waste of resources. Based on this review and co‐design by experts from 14 organizations, we present a set of principles for ensuring sufficient and relevant evidence is transparently incorporated into future conservation guidance. Producing evidence‐based guidance in line with these principles would enable more effective conservation outcomes.
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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 | 0,736 | 0,769 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,034 |
| Communication savante | 0,035 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,024 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».