Fast‐tracking species at risk conservation: A framework for addressing recovery actions through multi‐agency collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A major challenge in conservation biology is to prevent the loss of species and communities that are critical to biodiversity on Earth. One of the tools governing bodies have to ameliorate the loss of species is through Species at Risk legislation. The Canadian species at risk act ensures that a recovery strategy is implemented for species that are listed as endangered or at risk. However, enacting the recovery strategy hinges on independent participants that often operate at different scales (e.g. local, regional) and interests (management, academic, etc.) and potentially compete for projects and funding. Here we outline a conceptual framework for overcoming such challenges using the recovery strategy for the endangered queensnake ( Regina septemvittata ) as a case study. Our approach was to fold the recovery strategy under a single project. There were two parts to this approach. First, we formed a central coordination team that addressed knowledge gaps outlined by the recovery strategy and assigned research questions to either an ecological or genomics data stream depending on the type of data collection. The data streams were used to identify expertise required for data collection and analysis. Subsequently, participants were invited based on expertise and/or strong local presence of where queensnake historically is extant. The relationship among collaborators was guided by five key principles to ensure a respectful and effective communication and that training and data collections were standardized throughout the recovery project. Practical implication . Our work directly addresses previous concerns that approaches to recovery strategies often lack coordination among groups and negatively impact the manner in which critical data are collected. By developing a framework that seeks to harmonize the recovery efforts of queensnake in their Canadian range, we demonstrate how a complex network of multi‐jurisdictional and interdisciplinary groups can accelerate data collection to inform policy and management decision‐making. Our framework can easily be amended to species at risk in general by applying questions to data streams and coordinating collaboration through a central team.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».