Opportunities and Barriers to Monitoring and Evaluating Management Effectiveness in Protected Areas within the Kruger to Canyons Biosphere Region, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Protected areas (PAs) that are not effectively managed will not contribute meaningfully to the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework Target 3, which aims to ensure that a minimum of 30 per cent of terrestrial, inland water, coastal and marine areas are effectively conserved and managed. Our study examined the monitoring and evaluation of protected area management effectiveness (PAME) as part of an adaptive management process in the Kruger to Canyons (K2C) Biosphere Region in South Africa. Our mixed methods approach, using online questionnaires, interviews, and focus groups, revealed that most PA managers in the network were familiar with the concept of adaptive management. The most widely used PAME evaluation tool used in the region was the Management Effectiveness Tracking Tool (METT). Some PAs did not use a formal tool but gathered scientific data using methods such as game counts and vegetation surveys to judge management effectiveness. Additionally, several managers that did not use a formal tool mentioned that they were constrained by time, staff capacity or budget. The introduction of a simpler tool for managers that are time- or resource-constrained or who are working in a newly declared or in-process PA may improve PAME evaluation within the network. We suggest that there is a need for improved communication, co-learning, and information sharing regarding PAME evaluation tools.
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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 | 0,022 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».