The role of ‘bright spots’ in elevating conservation success in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In the context of ambitious global conservation targets — such as Target 3 of the recently adopted United Nations Convention on Biological Diversity (CBD) Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework which calls on nations to protect 30 % of terrestrial, freshwater, and marine area by 2030 — “bright spots” have rapidly emerged as a promising framework for showcasing solution-oriented approaches and sharing conservation success stories. Despite this, there is a paucity of research exploring how bright spots are perceived, defined, and operationalized within the protected and conserved areas space. To address this knowledge gap, 45 experts in Canada were surveyed to better understand their characterization of conservation bright spots, with a particular focus on the communication of outcomes. Results showed that while positive biodiversity outcomes are central to the emergence of conservation bright spots, they are not the only defining feature. Co-benefits – outcomes that support both nature and human well-being – along with inclusive governance approaches that recognize Indigenous leadership and diverse ways of knowing, also play key roles in shaping how success is understood and framed. Drawing on these findings, we offer a refined definition of conservation bright spots for consideration by the broader conservation community. While bright spots were perceived as valuable for communication and knowledge sharing, experts cautioned that these success stories could unintentionally lead to misrepresentation, complacency, or increased pressures on conservation efforts. We offer recommendations for how organizations can more effectively communicate conservation bright spots, emphasizing their value as powerful tools to inspire action and build momentum towards achieving national and global biodiversity dgoals.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».