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Conserv Biol ; 34(3): 538-549, 2020 06.
Artigo em Inglês | MEDLINE | ID: mdl-31782567

RESUMO

The awareness of the need for robust impact evaluations in conservation is growing and statistical matching techniques are increasingly being used to assess the impacts of conservation interventions. Used appropriately matching approaches are powerful tools, but they also pose potential pitfalls. We outlined important considerations and best practice when using matching in conservation science. We identified 3 steps in a matching analysis. First, develop a clear theory of change to inform selection of treatment and controls and that accounts for real-world complexities and potential spillover effects. Second, select the appropriate covariates and matching approach. Third, assess the quality of the matching by carrying out a series of checks. The second and third steps can be repeated and should be finalized before outcomes are explored. Future conservation impact evaluations could be improved by increased planning of evaluations alongside the intervention, better integration of qualitative methods, considering spillover effects at larger spatial scales, and more publication of preanalysis plans. Implementing these improvements will require more serious engagement of conservation scientists, practitioners, and funders to mainstream robust impact evaluations into conservation. We hope this article will improve the quality of evaluations and help direct future research to continue to improve the approaches on offer.


Emparejamiento Estadístico para la Ciencia de la Conservación Resumen Hay más conciencia sobre la necesidad de evaluaciones de impacto más rigurosas y las técnicas de emparejamiento estadístico se están usan con más frecuencia para evaluar los impactos de intervenciones de conservación. Las técnicas de emparejamiento pueden ser herramientas poderosas si son utilizadas correctamente, pero también pueden llevar a conclusiones erróneas. En este artículo describimos consideraciones importantes para realizar estudios de conservación que utilizan técnicas de emparejamiento estadístico. Identificamos tres pasos dentro de un análisis de emparejamiento. Primero, es importante desarrollar una teoría del cambio que considere las complejidades del mundo real y las posibles consecuencias indirectas para poder seleccionar unidades de tratamiento y controles. Segundo, es clave seleccionar las covarianzas y la estrategia de emparejamiento apropiadas. Tercero, evaluar la calidad del emparejamiento a través de una serie de revisiones. El segundo y el tercer paso pueden ser repetidos y deben concluirse antes de que se exploren los resultados. Evaluaciones de impacto de intervenciones de conservación podrían mejorarse con una mejor planeación de las evaluaciones junto con la intervención, una mejor integración de los métodos cualitativos, mejor consideración de consecuencias indirectas a grandes escalas espaciales y un incremento en la publicación de planes pre-analíticos. La implementación de estas mejoras requerirá de un compromiso más serio por parte de científicos de la conservación, y de practicantes y financiadores. Esperamos que este artículo mejore la calidad de evaluaciones y ayude a guiar futuras investigaciones e intervenciones de conservación.


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