A framework for optimising opportunistic collaborative syntheses to propel ecological conservation
Notice bibliographique
Résumé
Ecological data are being opportunistically synthesised at unprecedented scales in response to the global biodiversity and climate crises. Such syntheses are often only possible through large-scale, international, multidisciplinary collaborations and provide important pathways for addressing urgent conservation questions. Although large collaborative data syntheses can lead to high-impact successes, they can also be plagued with difficulties. Challenges include the standardisation of data originally collected for different purposes, integration and interpretation of knowledge sourced across different disciplines and spatio-temporal scales, and management of differing perspectives from contributors with distinct academic and cultural backgrounds. Here, we use the collective expertise of a global team of conservation ecologists and practitioners to highlight common benefits and hurdles that arise with the development of opportunistic collaborative syntheses. We outline a framework of "best practice" for developing such collaborations, encompassing the design, implementation, and deliverable phases. Our framework addresses common challenges, highlighting key actions for successful collaboration and emphasizing the support requirements. We identify funding as a major constraint to sustaining the large, international, multidisciplinary teams required to advance collaborative syntheses in a just, equitable, diverse, and inclusive way. We further advocate for thinking strategically from the outset and highlight the need for reshaping funding agendas to prioritize the structures required to propel global scientific networks. Our framework will advance the science needed for ecological conservation and the sustainable use of global natural resources by supporting proto-groups initiating new syntheses, leaders and participants of ongoing projects, and funders who want to facilitate such collaborations in the future.
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 | 0,445 | 0,319 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,062 |
| Communication savante | 0,042 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».