A perspective on successful implementation of ecosystem-based approaches to management and conservation in the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To celebrate the 1972 Great Lakes Water Quality Agreement, a conference was held on the evolution of the Ecosystem Approach during the past half-century to learn how to enhance successful implementation of ecosystem-based approaches for resource management, conservation, and societal problems worldwide. Among several conference workshops, one focused on the origins and history of ecosystem approaches, which was attended by 14 researchers with global expertise in conservation biology, ecology, economics, ecosystem modeling, limnology, resource and ecosystem management, policymaking, political science, and social science. This paper presents insights gleaned from this workshop on key needs for and challenges to effective implementation of these approaches. We identified six categories of needs and challenges, spanning from the initial phases of Ecosystem Approach development (e.g. setting clear goals; fostering stakeholder buy-in) to the final ones (e.g. adapting to change; maintaining program support). Setting clear goals aligned with a shared vision was identified as most critical to successful implementation and offered the fewest barriers. By contrast, 1) accounting for poorly understood governance structures and navigating administrative constraints, 2) sustaining support, and 3) gaining stakeholder buy-in were viewed as the biggest three challenges. Overcoming these challenges was viewed as critical to success, thus helping us understand why effective implementation of ecosystem approaches has remained difficult globally. Sound science (and overcoming associated hurdles; e.g. breaking down disciplinary silos) and effective communication were also mentioned by some. Using these findings, we assess the state of ecosystem approaches in the Laurentian Great Lakes Basin, concluding with recommendations on how to promote their successful implementation inside and outside of the Basin.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».