Broadening the spectrum of conflict and coexistence: A case study example of human-wolf interactions in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Coexistence has seen an explosive rise within conservation social science scholarship. While this represents an exciting shift in the field, many academics are still skeptical. Some scholars have expressed concerns around the omission of "conflict", naïveté, and impracticality associated with coexistence literature. In this paper, we aim to demonstrate that critiques of coexistence often stem from reductionism and decontextualization, process inefficiencies and/or inequities, failure to address and prioritize human well-being as a goal, and a lack of tools to foster open, collaborative dialogue. We draw on a case study of human-wolf interactions in the Pacific Rim National Park Reserve Region, British Columbia, Canada, to illustrate how coexistence efforts can, and should, prioritize "conflict", be attentive to the real challenges of sharing spaces with wildlife, and encourage collaborative, inclusive processes that work toward tangible, actionable outcomes. We conducted 32 semi-structured interviews with residents from diverse backgrounds and levels of experience with wolves in the region. From these interviews, we articulated novel, co-developed, contextual definitions of human-wolf conflict and coexistence in the region. We then developed a collaborative tool for visualizing behavioral and cognitive elements of human-wildlife interactions through open and inclusive dialogue, using real examples from these research interviews. The research findings highlight three main principles: (1) that conflict and coexistence are contextual and should be understood as such, (2) that coexistence requires collaborative processes that pay attention to equity and inclusivity, and (3) that there are frameworks or tools that can help facilitate discussions toward practical outcomes of coexistence projects. We believe that this paper helps to disambiguate coexistence and reinforce that coexistence requires focused attention to the well-being of people as much as wildlife.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».