Indonesia's protected areas need more protection: suggestions from island examples
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Intact, biodiverse ecosystems provide invaluable life-support services, raw natural resources, and cultural necessities ranging from recreational to spiritual. Moreover, they are literally economically priceless (Costanza et al . 1997). It is widely appreciated that ‘biodiversity is good’ and that ultimately, human well-being and persistence will depend on our ability to preserve it for future generations. Biodiverse ecosystems, however, are not evenly distributed on our planet – they are patchy and concentrated in tropical regions (Myers et al . 2000). Likewise, costs and benefits of conserving biodiversity are not evenly distributed (Balmford et al . 2003). Our ability to conserve biological diversity is constrained by global trends of exploitation, pollution and habitat loss – all increasing because of human-population growth. Unfortunately, areas of accelerating human population growth overlap many areas of highest biodiversity where resources to protect this diversity are fewest (Cincotta et al . 2000) and land-conversion pressures greatest. As human populations continue to expand, we are faced with even more pressing needs to conserve and protect diverse ecosystems. Protected areas: theory meets reality Protected areas are, by definition, designed to protect biological diversity from threats to its continued existence. They are the cornerstone of most biodiversity efforts because species need habitats and they might be the best way to ensure the long-term conservation of biodiversity (du Toit et al . 2004). Unfortunately, many protected areas are only ‘paper parks’ that are not only highly degraded, but also the target of continuing exploitation (Curran et al . 2004).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».