Facilitating biodiversity conservation through partnerships to achieve transformative outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Conservation biology is a mission-driven discipline that must navigate a new relationship between conservation and science. Because conservation is a social and political as well as an ecological project, conservation biologists must practice interdisciplinarity and collaboration. In a comparative study of 7 cases (Jaguars in the Chaco, Grevy's zebra in Kenya, Beekeeping in Tanzania, Andean cats in Argentina, Jaguars in Mexico, Lobster fishing, and Black bears in Mexico), we examined motivations for collaboration in conservation, who can collaborate in conservation, and how conservation professionals can work well together. In 5 case studies, successful conservation outcomes were prioritized over livelihood benefits. In the other 2 cases, livelihoods were prioritized. All case studies employed participatory approaches. There were multiple external actors, including local and Indigenous communities, nongovernmental organizations, agencies, regional and national governments, and international organizations, which enhanced conservation and wider sustainability outcomes. Key collaboration aspects considered across the case studies were time (mismatch between relationship building and project schedules), trust required for meaningful partnerships, tools employed, and transformative potential for people, nature, and the discipline of conservation biology. We developed guidelines for successful collaboration, including long-term commitment, knowledge integration, multiscalar and plural approaches, cultivation of trust, appropriate engagement, evaluation, supporting students, and efforts for transformation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,004 |
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 ».