Increasing the credibility of conservation plans through citizen science
Notice bibliographique
Résumé
Plans for protected area systems (hereafter, prioritizations) need to identify cost-effective priority areas. They must also be supported by information that stakeholders value as credible. Although field observations are often considered highly credible, species distribution models are generally required to overcome sampling gaps and biases. Here we investigate how field observations collected through citizen science could help improve the credibility of prioritizations. Examining a case study in southern Ontario (Canada), we obtained expert survey and citizen science data for 14 plant species and fitted species distribution models. We generated conventional prioritizations following standard conservation planning approaches. We then generated prioritizations that allocated increasing budgets for representing species through priority areas with confirmed occurrences from expert surveys. We also generated prioritizations with confirmed occurrences from both expert surveys and citizen science. Assuming that greater coverage of confirmed occurrences conveys greater credibility, we assessed the putative credibility of prioritizations according to their ability to meet species representation targets with confirmed occurrences. We found trade-offs between minimizing the cost of prioritizations and maximizing their putative credibility. Although such trade-offs were most acute under limited budgets, prioritizations generated with confirmed occurrences from expert surveys and citizen science achieved a moderate increase in putative credibility for only a minor increase in cost. Additionally, our results showed that prioritizations generated with expert surveys and citizen science had greater putative credibility than those generated with expert surveys alone. By considering the perceived credibility of supporting data, conservation planning exercises may achieve greater approval by stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».