Community-engaged research enhances the scientific quality and societal impact of a long-term avian monitoring program in northwest Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There has been a growing realization that a more inclusive approach to research can provide both ethical and practical benefits. Long-term avian monitoring programs, and indeed the academic and research community as a whole, are still learning how best to implement these methodologies effectively. Methods This paper provides information on a twenty-plus-year effort to conduct community-engaged avian monitoring in northwest Ecuador, with a focus on how this approach has impacted the quality and scope of the project’s science and broader societal impacts. We focus on three case studies that have been proceeding for varying lengths of time to highlight various stages of project development and maturity. Results A community-engaged approach has improved the quality of our scientific research by adding traditional ecological knowledge (TEK), technical capacity, and intellectual contributions to our monitoring efforts. Community-engaged research has also enhanced the breadth and quality of societal impacts, in terms of education, capacity building, and conservation, particularly in the formation of an ecological reserve that protects threatened species and habitat. We also discuss systemic and local challenges, and potential strategies to overcome these challenges Discussion We conclude that community-engaged research can improve the intellectual merit and broader societal impacts of long-term avian monitoring, and we advocate for continued investment, efforts, and careful reflection on best practices in this space.
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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 | 0,018 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».