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Enregistrement W4402234343 · doi:10.1111/conl.13047

A primer for the practice of reflexivity in conservation science

2024· article· en· W4402234343 sur OpenAlexaff
Nicole Kaechele, Rachelle Beveridge, Megan S. Adams, Paul Boyce, Kyle A. Artelle

Notice bibliographique

RevueConservation Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of SaskatchewanOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityTransparency (behavior)Conservation scienceEngineering ethicsSociologyBest practiceProcess (computing)Public relationsWork (physics)Political scienceComputer scienceSocial scienceEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rigorous scientific practice relies on the tenet of transparency. However, despite regular transparency in areas such as data availability and methodological practice, the influence of personal and professional values in research design and dissemination is often not disclosed or discussed in conservation science. Conservation scientists are increasingly driven to work in collaboration with communities where their work takes place, which raises important questions about the research process, especially as the field remains largely represented by a Western scientific worldview. The process of reflexivity, and the creation of positionality statements as one form of a reflexive practice, is an important component of transparency, rigor, and best practice in contemporary conservation science. In our own professional practices, however, we have found that guidance on how to produce positionality statements and maintain reflexivity throughout the lifecycle of research is too often lacking. In response, we build on existing literature and our own experience to offer a primer as a starting point to the practice of reflexivity. Rather than being prescriptive, we seek to demonstrate flexible approaches that researchers may consider when communicating reflexive practice to enhance research transparency. We explore the challenges and potential pitfalls in a reflexive practice and offer considerations and advice based on our collective professional experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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