Coming to Understanding: Developing Conservation Through Incremental Learning
Notice bibliographique
Résumé
"Lessons in conservation are often seen as resulting from cycles of over-exploitation and subsequent depletion of resources, followed by catastrophic consequences of shortage and starvation, and finally, development of various strategies, including privatization of the commons, to conserve remaining resource stocks. While this scenario has undoubtedly occurred on many occasions, we suggest that it is not the only means by which people develop conservation practices and concepts. There are other pathways leading to ecological understanding and conservation, which act at a range of scales and levels of complexity. These include: lessons from the past and from other places, perpetuated and strengthened through oral history and discourse; lessons from animals, learned through observation of migration and population cycles, predator effects, and social dynamics; monitoring resources and human effects on resources (positive and negative), building on experiences and expectations; observing changes in ecosystem cycles and natural disturbance events; trial and error experimentation and incremental modification of habitats and populations. Humans, we believe, are capable of building a sophisticated conservation ethic that transcends individual species and resources. When conservation knowledge, practices and beliefs are combined, this can lead to increasingly greater sophistication of ecological understanding and the continued encoding of such knowledge in social institutions and worldview."
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».