Establishing IUCN Red List Criteria for Threatened Ecosystems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The potential for conservation of individual species has been greatly advanced by the International Union for Conservation of Nature's (IUCN) development of objective, repeatable, and transparent criteria for assessing extinction risk that explicitly separate risk assessment from priority setting. At the IV World Conservation Congress in 2008, the process began to develop and implement comparable global standards for ecosystems. A working group established by the IUCN has begun formulating a system of quantitative categories and criteria, analogous to those used for species, for assigning levels of threat to ecosystems at local, regional, and global levels. A final system will require definitions of ecosystems; quantification of ecosystem status; identification of the stages of degradation and loss of ecosystems; proxy measures of risk (criteria); classification thresholds for these criteria; and standardized methods for performing assessments. The system will need to reflect the degree and rate of change in an ecosystem's extent, composition, structure, and function, and have its conceptual roots in ecological theory and empirical research. On the basis of these requirements and the hypothesis that ecosystem risk is a function of the risk of its component species, we propose a set of four criteria: recent declines in distribution or ecological function, historical total loss in distribution or ecological function, small distribution combined with decline, or very small distribution. Most work has focused on terrestrial ecosystems, but comparable thresholds and criteria for freshwater and marine ecosystems are also needed. These are the first steps in an international consultation process that will lead to a unified proposal to be presented at the next World Conservation Congress in 2012.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle