Seeing beyond the frames we inherit: A challenge to tenacious conservation narratives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural and social scientists everywhere are struggling to understand how to proceed in the face of continued biodiversity loss and the injustices brought upon people living in and around conservation landscapes. This has resulted in increasing calls for critical reflection on the narratives driving conservation research and practice. Narratives can be understood as part of a larger process of “framing” within an intellectual community, which includes the way studies are defined and discussed. Identifying, reflecting on and even destabilizing entrenched frames can be helpful for understanding when and where our diagnosis or understanding of a problem fails. However, we also need to understand the scholarly processes that create and reify some frames (and not others) over time. We address these needs by developing a mixed‐method approach that integrates qualitative frame analysis and quantitative science mapping to identify the origins of the dominant frame and trace its reproduction in the scientific literature over time. We demonstrate this approach using the case of the Bale Mountains, an internationally recognised centre of species endemism in Ethiopia. Our results show the enduring influence of the perceptions and values of a few early conservation scientists working with limited data. This led to erroneous assumptions and conclusions that, in some cases, were corrected by later research, but in many cases were not. This was a function of the social and intellectual structure of the scientific network, minor but consequential decisions in data interpretation and specific citational habits. Synthesizing these results, we identify several linked mechanisms that helped the dominant frame retain its tenacity and may also be at work in other contexts. We close with a discussion on how others might apply our approach and how future scientific research and conservation practice could proceed differently. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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) | 0,003 | 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 ».