Environmental evidence in action: on the science and practice of evidence synthesis and evidence-based decision-making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In civil society we expect that policy and management decisions will be made using the best available evidence. Yet, it is widely known that there are many barriers that limit the extent to which that occurs. One way to overcome these barriers is via robust, comprehensive, transparent and repeatable evidence syntheses (such as systematic reviews) that attempt to minimize various forms of bias to present a summary of existing knowledge for decision-making purposes. Relative to other disciplines (e.g., health care, education), such evidence-based decision-making remains relatively nascent for environment management despite major threats to humanity, such as the climate, pollution and biodiversity crises demonstrating that human well-being is inextricably linked to the biophysical environment. Fortunately, there are a growing number of environmental evidence syntheses being produced that can be used by decision makers. It is therefore an opportune time to reflect on the science and practice of evidence-based decision-making in environment management to understand the extent to which evidence syntheses are embraced and applied in practice. Here we outline a number of key questions related to the use of environmental evidence that need to be explored in an effort to enhance evidence-based decision-making. There is an urgent need for research involving methods from social science, behavioural sciences, and public policy to understand the basis for patterns and trends in environmental evidence use (or misuse or ignorance). There is also a need for those who commission and produce evidence syntheses, as well as the end users of these syntheses to reflect on their experiences and share them with the broader evidence-based practice community to identify needs and opportunities for advancing the entire process of evidence-based practice. It is our hope that the ideas shared here will serve as a roadmap for additional scholarship that will collectively enhance evidence-based decision-making and ultimately benefit the environment and humanity.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle