A practical framework for ecological integrity monitoring in resource-limited parks
Notice bibliographique
Résumé
Effective ecological integrity monitoring is beneficial for conservation management, yet many parks and recreation areas outside formal protection networks face major resource constraints that limit their ability to implement robust monitoring programs. To address this challenge, we developed a six-step framework to implement new monitoring programs designed for parks with limited resources specifically dedicated to maintaining ecological integrity. This framework has been iteratively co-developed by academics and staff from a regional park in Quebec, Canada. It offers an accessible alternative to existing large-scale monitoring approaches, focused on supporting small parks that are not formally protected. By balancing scientific rigor with practical constraints, the framework provides a structured yet adaptable approach to ecological monitoring suitable for small parks and recreation areas with limited staffing and funding dedicated to monitoring. Our approach prioritizes practical implementation by combining methods from the scientific literature with local knowledge, drawing on evidence that co-developing monitoring programs with practitioners produces more effective outcomes. We outline each step of the framework while discussing its application in Poisson Blanc Regional Park (Quebec, Canada). Outcomes from this case study demonstrate the framework's effectiveness and highlight the value of engaging park staff to support program design and data collection. By incorporating local expertise and fostering affordable partnerships with academic institutions and non-governmental organizations, even parks with minimal levels of protection can establish sustainable monitoring programs that inform management decisions and support long-term conservation goals.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».