Is poor mental health an unrecognised occupational health and safety hazard for conservation biologists and ecologists? Reported incidences, likely causes and possible solutions
Notice bibliographique
Résumé
Workers in many professions suffer from poor mental health as a result of their employment. Although a bibliographic search generated little published evidence for poor mental health among conservation biologists and ecologists, the phenomenon has been reported among researchers working on coral reefs, climate change, wildfires and threatened species. Factors responsible for poor mental health include (1) epistemic attributes associated with conservation biologists’ and ecologists’ deep knowledge base; (2) non-epistemic values associated with their view of the natural world; and (3) a complex suite of factors relating to the wider social, political and economic milieu in which they practise their trade. Because it relates directly to employment, poor mental health among conservation biologists and ecologists must be differentiated from the phenomena of ‘environmental grief’ and ‘solastalgia’ reported in the wider community. A number of solutions to the problem have been suggested, including appreciating the conservation successes that have been achieved, recognising the importance of collegiality and comradeship, acknowledging the role of grieving rituals, active intervention via therapeutic counselling, reducing the incidence of censorship and repression of scientists’ research, and the adoption of a Stoic view of the world. I propose a different approach: conservation biologists and ecologists should reposition their personal experiences within an historical perspective that sees them as part of a long tradition of struggle to protect the natural environment. An apt rallying cry to help conservation biologists and ecologists manage their mental health is Pablo Casals’ ‘The situation is hopeless. We must take the next step’.
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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 | 0,003 | 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».