A Vulnerability-Based Strategy for Incorporating the Climate Threat in Conservation Planning: A Case Study from the British Columbia Central Interior
Notice bibliographique
Résumé
We present a vulnerability-based approach for considering climate as a threat in regional conservation planning. The protocol is based on best available understanding of the climate sensitivity of species and systems of concern, has little reliance on climate or ecological change scenarios, and can be executed rapidly. This approach has advantages of (1) not being tied to environmental scenarios with high uncertainty and (2) generating ‘no regrets’ strategies for planning for climate in the context of other threats. The approach was implemented in an ecoregional assessment of the British Columbia Central Interior. Regional strategies to reduce climate vulnerability were applied to set conservation targets and goals in the site-selection process. These had a wide-ranging impact on both freshwater and terrestrial conservation assessments. Selection of high-priority areas based on climate strategies generally (1) increased the number, size, and connectivity of selected areas, (2) included and expanded on areas selected using standard protocols, (3) drew more on moderately favorable areas, and (4) showed similar outcomes for different parts of the domain, but with some selection bias to more northern areas and higher reaches of drainages. These planning outcomes adhere to the ‘no regrets’ goal—enhancing the adaptive capacity of species and systems to multiple threats while taking heed of a climate threat. The resulting plan sets the regional stage for on-the-ground climate-wise strategies by providing for larger, less fragmented, and more connected conservation sites and with restoration as a complementary strategy to reduce ecosystem vulnerability.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».