Identifying synergies and differences in multistakeholder conservation priorities using participatory mapping interviews
Notice bibliographique
Résumé
Broad-scale deforestation has reduced habitat area and connectivity for wildlife in the Neotropics. Costa Rica has attempted to reverse this trend by developing a network of biological corridors to connect protected areas. However, individual corridors consist of diversely managed, privately owned land, and corridor councils lack the authority to implement management policies. Thus, locally operating organizations play critical roles in executing conservation initiatives, but little research has examined whether their actions support corridor objectives. To explore how organizations’ conservation priorities align with corridor goals, we conducted semi-structured interviews about land management practices, conservation initiatives, and conservation constraints with key informants from 20 organizations operating within the upper Guacimal watershed, located within the Corredor Biológico Pájaro Campana (CBPC) in northwestern Costa Rica. The interviews included a participatory mapping activity in which participants identified up to five conservation priorities by drawing polygons on a map. Analysis of locations where significant numbers of participant-identified polygons overlapped (hotspots) showed that organizations’ conservation priorities aligned with the primary goal of the CBPC, which is to enhance downslope forest connectivity. Hotspots occurred in middle-elevation areas of moderate to low forest cover that are downslope adjacent to the well-protected high-elevation zone within the study area. Theme-based analysis of interviews provided contextual information describing why places were selected, complementing the spatial information about where priorities were located. Interviews revealed that lowland areas were not prioritized for conservation due to perceived constraints to working in that zone. Qualitative analysis of interviews also ensured that non-dominant opinions were identified, which revealed trade-offs between prioritizing conservation expansion and maintaining currently protected areas. By coupling participatory mapping with semi-structured interviews, we present an approach that can increase effectiveness for identifying conservation priorities and represent diverse perspectives.
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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 | 0,032 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».