Wild About Wolves: Using collaboration and innovation to bridge parks, people, and predators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human‐carnivore conflicts present an array of conservation challenges, especially in complex and cross‐cultural settings. Described here is a facilitated, multi‐method, collaborative process in the Nuu‐chah‐nulth First Nations' Traditional Territory, British Columbia, Canada, aimed at building a project to address human‐wolf conflicts following the species' natural re‐colonization of a national park reserve. Participants reported that this project prompted dialogue and engagement that will help bridge the gap between First Nations and non‐Indigenous people in the Territory. Although the project remains ongoing, pragmatic lessons about its process can already be identified: (1) an early, and ongoing collaboration was crucial in setting the project's priorities; (2) adopting a co‐learning approach set a respectful tone for the project; and (3) reframing human‐wolf conflicts using a tolerance‐oriented lens bridged diverse perspectives and worldviews. The preliminary outcomes of these efforts to date are constitutively different from conventional collaborative efforts because the process has already changed relationships in ways that many such previous efforts have not.
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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 | 0,023 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».