Leverage points and levers of inclusive conservation in protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Inclusive conservation approaches that effectively conserve biodiversity while improving human well-being are gaining traction in the face of the sixth mass extinction of biodiversity. Despite much theorization on the governance of inclusive conservation, empirical research on its practical implementation is urgently needed. Here, using a correlation network analysis and drawing on empirical results from 263 sites described on the web platform of the PANORAMA initiative (IUCN), we inductively identified global clusters of conservation outcomes in protected and conserved areas. These clusters represent five conservation foci or archetypes, namely (i) community-based conservation, (ii) sustainable management, (iii) conflict resolution, (iv) multi-level and co-governance, and (v) environmental protection and nature’s contribution to people. Our empirical approach further revealed that some dimensions of inclusive conservation are crucial as leverage points to manage protected areas related to these clusters successfully, namely improvements in the socio-cultural context and social cohesion, enhancing the status and participation of youth, women, and minorities, improved human health, empowerment of local communities, or reestablishment of dialogue and trust. We highlight inclusive interventions such as education and capacity building, development of alliances and partnerships, and enabling sustainable livelihoods, or governance arrangements led by Indigenous peoples and local communities or private actors, as levers to promote positive transformations in the social-ecological systems of protected areas. We argue that although some of the leverage points we identified are less targeted in current protected area management, they can represent powerful areas of intervention to enhance social and ecological outcomes in protected areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».