Confronting a post-pandemic new-normal—threats and opportunities to trust-based relationships in natural resource science and management
Notice bibliographique
Résumé
Natural resource governance is inherently complex owing to the socio-ecological systems in which it is embedded. Working arrangements have been fundamentally transformed throughout the COVID-19 pandemic with potential negative impacts on trust-based social networks foundational to resource management and transboundary governance. To inform development of a post-pandemic new-normal in resource management, we examined trust relationships using the Laurentian Great Lakes of North America as a case study. 82.9% (n = 97/117) of Great Lakes fishery managers and scientists surveyed indicated that virtual engagement was effective for maintaining well-established relationships during the pandemic; however, 76.7% (n = 89/116) of respondents indicated in-person engagement to be more effective than virtual engagement for building and maintaining trust. Despite some shortcomings, virtual or remote engagement presents opportunities, such as: (1) care and nurturing of well-established long-term relationships; (2) short-term (1-3 years) trust maintenance; (3) peer-peer or mentor-mentee coordination; (4) supplemental communications; (5) producer-push knowledge dissemination; and, if done thoughtfully, (6) enhancing diversity, equity, and inclusion. Without change, pre-pandemic trust-based relationships foundational to cooperative, multinational, resource management are under threat.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».