Essential skills for the training of conservation social scientists
Notice bibliographique
Résumé
Since 2000, the field of biodiversity conservation has been reckoning with the historical lack of effective engagement with the social sciences in parallel with rapid declines in biodiversity and escalating concerns regarding socioecological justice exacerbated by many common conservation practices. As a result, there is now wide recognition among scholars and practitioners of the importance of understanding and engaging human dimensions in conservation practice. Developing and applying theoretical and practical knowledge related to the social sciences, therefore, should be a priority for people working in biodiversity conservation. We considered the training needs for the next generation of conservation social science professionals by surveying conservation professionals working in multiple sectors. Based on 119 responses, the 3 most cited soft skills (i.e., nontechnical abilities that facilitate effective interpersonal interaction, collaboration, and adaptability in diverse contexts) were cultural awareness and the ability to understand the values and perspectives of others, people management and conflict resolution skills, and the ability to develop and maintain inter- and intraorganizational networks and working relationships. The 3 most cited technical skills were expertise in behavior change expertise, expertise in government and policy, and general critical thinking and problem-solving skills. Overall, we found that current conservation social scientists believe students and early career conservationists should prioritize soft skills rather than technical skills to be effective. These skills were also correlated with the skills considered hardest to acquire through on-the-job training. We suggest early career conservationists develop essential soft and technical skills, including cultural awareness, networking, critical thinking, and statistical analysis tailored to sectoral and regional needs.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».