Geovisualisation for effective management of invasive species: Bridging the knowing–doing gap
Notice bibliographique
Résumé
Invasive species are a major threat to protected areas, as they disrupt native ecosystems and contribute to biodiversity loss. Invasive species management is faced with a challenge known as the ‘knowing–doing gap’, which refers to the disconnect between scientific research and its application in conservation efforts. Addressing this challenge requires collaboration between stakeholders (including researchers, managers, policymakers and the public), creating a need for tools that can clearly communicate invasive species and strategies to diverse audiences. Realistic, immersive geographical visualisations (geovisualisations), have the potential to serve a role in bridging this gap. This study engages people with management- and place-based relationships in a provincial park in British Columbia, Canada in the use of a novel geovisualisation tool for supporting invasive species management efforts. Using focus group methods, the research collects insights and perspectives on the usefulness of the developed tool. The results indicate that geovisualisations have the potential to engage and educate stakeholders in management options; however, it is important for geovisualisations to maintain realism and account for the diverse backgrounds of users. The paper concludes with suggestions from study participants on how to improve geovisualisation tools in ways that increase their effectiveness and appeal to park and protected area stakeholders.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».