Accounting for human–nature linkages in area‐based conservation monitoring through social–ecological indicator bundles
Notice bibliographique
Résumé
As the coverage of area-based conservation increases across the globe, it is critical to improve understanding of the social and ecological outcomes of such measures and the pathways to their outcomes. A social-ecological systems approach to monitoring and evaluation is increasingly advocated; yet, applications remain scarce. We sought to facilitate operationalization of this approach through prioritization of indicators when resources are scarce and to improve capture of social-ecological interactions. We convened a working group of practitioners and academics to explore linked social and ecological interactions through a case study of marine protected areas (MPAs). We used causal models (implemented through causal loop diagrams) in participatory and future-oriented approaches to identify interactions among key nodes of the system that can be a focus of monitoring. These nodes and their interactions provided insight into linked indicators of key system components, for example, biomass, compliance, perceived legitimacy, catches, and perceived fairness. We called these indicator bundles. Indicator bundles can be applied to analyze causal modeling diagrams, identify essential elements to monitor, and inform analytical and reporting protocols. The bundles can also help identify key leverage points for adaptive management to improve outcomes of existing interventions. This approach can inform monitoring and evaluation and, ultimately, the design and adaptive management of conservation areas that maximize social and ecological benefits and minimize negative trade-offs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».