Introducing Elinor for monitoring the governance and management of area‐based conservation
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring the governance and management effectiveness of area-based conservation has long been recognized as an important foundation for achieving national and global biodiversity goals and enabling adaptive management. However, there are still many barriers that prevent conservation actors, including those affected by governance and management systems from implementing conservation activities and programs and from gathering and using data on governance and management to inform decision-making across spatial scales and through time. We explored current and past efforts to assess governance and management effectiveness and barriers actors face in using the resulting data and insights to inform conservation decision-making. To help overcome these barriers, we developed Elinor, a free and open-source monitoring tool that builds on the work of Nobel Prize winner Elinor Ostrom to facilitate the gathering, storing, sharing, analyzing, and use of data on environmental governance and management across spatial scales and for areas under different governance and management types. We consider the process of codesigning and piloting Elinor with conservation scientists and practitioners and the main components of the assessment and online data system. We also consider how Elinor complements existing approaches by addressing governance and management in a single assessment at a high level for different types of area-based conservation, providing flexible options for data collection, and integrating a data system with an assessment that can support data use and sharing across different spatial scales, including global monitoring of the Global Biodiversity Framework. Although challenges will continue, the process of developing Elinor and the tool itself offer tangible solutions to barriers that prevent the systematic collection and use of governance and management data. With broader uptake, Elinor can play a valuable role in enabling more effective, inclusive, and durable area-based conservation.
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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 ».