The values of wildlife revisited
Notice bibliographique
Résumé
Wild animals are important worldwide because of the multiple values they represent for human societies. Different frameworks have been proposed to understand the values of wildlife from economic and noneconomic perspectives. Despite efforts from different disciplines to provide a holistic framework for the analysis of wildlife values, the focus is still based on the monetary value derived from market prices. Community-oriented approaches to wildlife conservation have an especially strong economic rationale because they depend on the economic costs and benefits that wildlife represents to local communities. However, purely economic approaches ignore that values are subjective and as such are perceived differently among stakeholders according to their social, economic, cultural, and ecological context. The lack of a holistic framework hinders the possibility to provide a clear and practical tool for the resolution of wildlife conservation conflicts and the identification of management options that maximize values. Based on a wide literature review, we propose a comprehensive wildlife value framework (WVF) incorporating the values of wildlife identified in the academic literature into the total economic value (TEV) framework. Costs associated with human-wildlife conflicts are also incorporated as well as subjective perceptions of values based on multidimensional well-being criteria. This work aims to provide a common structure within which different perspectives related to wildlife can be captured to inform multi-actor, multi-objective decision making related to wildlife 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».