Effects of Economic Prosperity on Numbers of Threatened Species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We used data from over 100 countries to investigate the link between numbers of threatened species and per‐capita gross national product. We corrected for factors that might otherwise confound such a relationship. Our study was motivated by the continuing debate over the relationship between environmental degradation and per‐capita income. Proponents of the environmental Kuznets‐curve hypothesis argue that although environmental degradation may increase initially, increases in per‐capita income will eventually result in greater environmental quality. Theoretical objections and the lack of widespread empirical evidence recently have thrown doubt on the existence of such a pattern. Treating threat to biodiversity as one potential indicator of environmental degradation, we divided threatened species into seven taxonomic groups ( plants, mammals, birds, amphibians, reptiles, fishes, and invertebrates) and analyzed each group separately. Count‐data regression analysis indicated that the number of threatened species was related to per‐capita gross national product in five of seven taxonomic groups. Birds were the only taxonomic group in which numbers of threatened species decreased throughout the range of developed countries' per‐capita gross national product. Plants, amphibians, reptiles, and invertebrates showed increasing numbers of threatened species throughout this same range. If these relationships hold, increasing numbers of species from several taxonomic groups are likely to be threatened with extinction as countries increase in prosperity. A key challenge is to understand the interactions among consumer preferences, biology, and institutions that lead to the relationship observed for birds and to see whether this knowledge can be applied to conservation of other taxa.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».