Identifying opportunities toward conflict transformation in an Orca‐Salmon‐Human system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conservation interventions increasingly clash with other human activities, often resulting in conflict among people, communities, and wildlife. One means by which to address and overcome conflicts is through examining their roots in identities and beliefs; in this way, researchers can identify potential routes to conflict interventions that address different kinds—and levels of—conflict often ignored in conventional management. In the Salish Sea region, conflict has emerged following measures by Canada's Department of Fisheries and Oceans that restrict recreational Chinook (Oncorhynchus tshawytscha) fishing to protect endangered Southern Resident Killer Whales (Orcinus ater). Public response has been conflict‐laden, especially between “angler” and “conservation‐supporter” communities—stakeholder groups portrayed in the media as distinct and opposed. We used online surveys to examine the identity, beliefs, and opinions of stakeholders. Most survey participants (n = 727) self‐identified saliently as either conservation‐supporters (53%) or anglers (34%), although some held both identities. Both groups scored similarly high in environmental and stakeholder identity affiliation scores, also showing association between the intensity of identities with public engagement in management discourse. Groups differed strongly (χ2 = 156.27, p <.001) in management beliefs, with conservation supporters favoring core management priorities of species conservation, while anglers favored a balanced or natural resource‐oriented approach. Despite divergences in beliefs and management priorities, more individuals self‐identified as both anglers and conservation‐supporters than one would expect based only on existing media portrayals. Ultimately, our results identify conflicts between stakeholder groups as deeply‐embedded. Commonalities (in identities and beliefs regarding Chinook), however, suggest a path forward that draws on conservation conflict transformation theory. Broadly, our approach offers new generalizable insight into the levels‐of‐conflict framework to inform scholarly and practical endeavors.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».