Using perceptions as evidence to improve conservation and environmental management
Notice bibliographique
Résumé
The conservation community is increasingly focusing on the monitoring and evaluation of management, governance, ecological, and social considerations as part of a broader move toward adaptive management and evidence‐based conservation. Evidence is any information that can be used to come to a conclusion and support a judgment or, in this case, to make decisions that will improve conservation policies, actions, and outcomes. Perceptions are one type of information that is often dismissed as anecdotal by those arguing for evidence‐based conservation. In this paper, I clarify the contributions of research on perceptions of conservation to improving adaptive and evidence‐based conservation. Studies of the perceptions of local people can provide important insights into observations, understandings and interpretations of the social impacts, and ecological outcomes of conservation; the legitimacy of conservation governance; and the social acceptability of environmental management. Perceptions of these factors contribute to positive or negative local evaluations of conservation initiatives. It is positive perceptions, not just objective scientific evidence of effectiveness, that ultimately ensure the support of local constituents thus enabling the long‐term success of conservation. Research on perceptions can inform courses of action to improve conservation and governance at scales ranging from individual initiatives to national and international policies. Better incorporation of evidence from across the social and natural sciences and integration of a plurality of methods into monitoring and evaluation will provide a more complete picture on which to base conservation decisions and environmental management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».