Assessing diverse evidence to improve conservation decision‐making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meeting the urgent need to protect and restore ecosystems requires effective decision‐making through wisely considering a range of evidence. However, weighing and assessing evidence to make complex decisions is challenging, particularly when evidence is of diverse types, subjects, and sources, and varies greatly in its quality and relevance. To tackle these challenges, we present the Balance Evidence Assessment Method (BEAM), an intuitive way to weigh and assess the evidence relating to the core assumptions underpinning the planning and implementation of conservation projects, strategies, and actions. Our method directly tackles the question of how to bring together diverse evidence whilst assessing its relevance, reliability, and strength of support for a given assumption, which can be mapped, for example to a Theory of Change. We consider how simple principles and safeguards in applying this method could help to respectfully, and equitably, include more local forms of knowledge when assessing assumptions, such as by ensuring diverse groups of individuals contribute and assess evidence. The method can be flexibly applied within existing decision‐making tools, platforms, and frameworks whenever assumptions (i.e., claims and hypotheses) are made. This method could greatly facilitate and improve the weighing of diverse evidence to make decisions in a range of situations, from local projects to global policy platforms.
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 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 | 0,514 | 0,703 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,030 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».