Towards effective ecological restoration: Investigating knowledge co‐production on fish–habitat relationships with Aquatic Habitat Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For decades, the working paradigm for ecological restoration was independent operation of knowledge generators (researchers and scientists) and knowledge users (decision makers and practitioners), resulting in a knowledge–action gap. Knowledge co‐production is a collaborative process where research is conducted in a respectful and engaging manner with continuous knowledge exchange and heralded as a means of bridging the divide. Aquatic Habitat Toronto (AHT) is a unique consensus‐based partnership with diverse member agencies that engage in restoration ecology and practice along the Toronto Waterfront of Lake Ontario, Canada. Here, we examine the process that AHT uses to enable knowledge co‐production and identify associated benefits and challenges. Benefits to AHT's consensus‐based partnership include advanced notice of projects, access to diverse expertise and local knowledge, increased understanding of fish habitat, adoption of novel restoration techniques and more effective restoration and improved knowledge exchange, collectively mitigating the knowledge–action divide. Challenges of knowledge co‐production facilitated by AHT include consistent agency participation and meaningful engagement, closed or exclusive networks, time commitments and limited financial resources, evolving political landscapes, stability of funding cycles and issues stemming from varying goals and relevancy. Key recommendations for ensuring that knowledge co‐production results in actionable science and for maximizing the effectiveness of ecological restoration using AHT's format include securing long‐term and stable funding, developing relationships across agencies and allied partners, engaging early, outlining goals/objectives collaboratively, conducting before and after scientific monitoring, minimizing personal biases, periodically reviewing partnerships to maximize inclusivity, sharing successes (and failures) broadly, and providing open data. AHT embraces an approach that includes integrated planning with multi‐jurisdictional support with diverse partners at a tractable scale and we argue that this should be the standard model of aquatic ecosystem management.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».