Catalysing Transformative Change in Conservation: Lessons Learned From a Decolonial Conservation Partnership
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation faces a legitimacy crisis—inadequately protecting nature while marginalising the very people and societies shown to be most successful at conserving nature. Scholars and the global community are increasingly recognising that respecting, protecting, and elevating Indigenous land and water governance contributes to greater outcomes for people and nature. In the face of the dual climate and biodiversity crises, the challenge and the opportunity are great. True transformational change in the conservation sector will require sustained commitment, collaborative effort, humility, courage, and accountability within complex systems with many actors and interests. In this paper, and in the context of scholarly debates reconciliation and resurgence, we examine the efforts of the Conservation through Reconciliation Partnership (CRP)—an Indigenous-led, large-scale, multi-sectoral decolonial conservation partnership in Canada created to help elevate Indigenous-led conservation and support the transformation of the conservation sector. Drawing on our own experiences, public-facing materials the partnership has created, and the results of a mid-term evaluation, we assess the challenges and benefits of the CRP and offer key lessons for others wishing to create decolonial conservation partnerships.
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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 | 0,031 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,033 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».